10.3.24

Lượng hoá các khoa học xã hội: một so sánh lịch sử

LƯỢNG HOÁ CÁC KHOA HỌC XÃ HỘI: MỘT SO SÁNH LỊCH SỬ[1]

Alain Desrosières

Alain Desrosières (1940-2013)

Từ giữa thế kỉ XIX đến giữa thế kỉ XX, các khoa học xã hội đa dạng đã dần dần được lượng hoá. Sự lượng hoá này được xem như biểu tượng của việc tiếp cận tính khoa học, so sánh được với tính khoa học của các khoa học tự nhiên. Nhưng phong trào này đã theo những con đường tương đối khác nhau, tuỳ theo mỗi bộ môn. Ngày nay, nếu đã có nhiều công trình tập hợp tư liệu về lịch sử sự lượng hoá này thì vẫn còn hiếm những nghiên cứu, theo quan điểm này, thử so sánh giữa các bộ môn khoa học khác nhau. Cách mà mỗi bộ môn đã tích hợp những công cụ thống kê và xác suất nói được gì chăng, không chỉ về khoa học luận hay các phương pháp riêng, mà còn, theo quan điểm xã hội học về các khoa học, về các tác nhân, các mạng lưới, các quy chuẩn, các tiêu chí hợp thức hoá của bộ môn ấy?

Ở đây chúng tôi sẽ không tìm lời giải đáp cho một vấn đề rộng như thế, nhưng chỉ đề xuất một khuôn khổ nhỏ và tạm thời để so sánh năm bộ môn: sử học, xã hội học, khoa học chính trị, kinh tế học và tâm lí học[2]. Tất nhiên bản thân mỗi bộ môn là một thế giới phức tạp, phân mảnh thành xu hướng, trường phái kéo theo những hệ ý khác nhau và trải qua những cuộc tranh luận, thậm chí là những cuộc xung đột gay gắt. Nhưng, nói chung, điều đặc trưng cho trường của một bộ môn chính là một sự đồng ý tương đối về những điểm bất đồng giữa những thành viên có một thói quen đối đầu nhau nhất định. Trái lại, hiếm khi có những xung đột giữa một bộ môn này với một bộ môn khác vì những lí do thuộc về xã hội học các thế giới hàn lâm và khoa học. Mỗi bộ môn là một thế giới có kỉ luật, phần lớn tự khép kín vào chính mình, với ngữ vựng, hệ ý, định chế, ghế giáo sư và tạp chí của mình. Vì thế dùng sự lượng hoá như một lưới đọc và như dấu hiệu của một đặc trưng của năm thế giới này có lẽ không phải là một ý tồi, cho dù tất nhiên nó là một sự đơn giản hoá.

Có thể tóm tắt so sánh này trong một bảng trình bày các bộ môn theo dòng, được chéo hoá và so sánh theo cột, trên bốn chủ đề (xem bảng ở cuối bài). Chủ đề thứ nhất, lượng hoá, nhắm vào các đối tượng được đặt thành tương đương và những qui ước được chọn để làm việc này, điều cần thiết để có thể chuyển từ con chữ sang con số. Chủ đề thứ hai, suy luận và kiến giải, mô tả những kiểu biểu trưng, những phương thức khái quát hoá và lí giải, cho phép chuyển từ cái đặc thù sang cái phổ biến, riêng cho mỗi bộ môn. Một số bộ môn sử dụng phép tính xác suất và thống kê toán suy luận, một số khác thì ít sử dụng hơn. Chủ đề thứ ba, phê phán, nêu những cuộc tranh luận và những bác bỏ mà việc lượng hoá dấy lên. Một số những phê phán này là chung cho nhiều bộ môn, một số khác thì riêng cho một bộ môn nhất định. Chủ đề cuối cùng, đảo ngược cái nhìn, hàm ý là mỗi một năm bộ môn này, nói về sự lượng hoá, như là một thực tiễn xã hội và khoa học, khi xem lượng hoá như một đối tượng nghiên cứu vì chính nó, chứ không chỉ là một phương pháp phục vụ năm bộ môn này. Trong ba cột đầu, thống kê được xem như một công cụ chứng cứ. Trong cột thứ tư, thống kê được nhìn nhiều hơn như một công cụ phối hợp, hay công cụ cai trị (Foucault, 2004a) (xem ở trên, chương 5 và chương 10).

Lượng hoá

Thay vì động từ đo lường, chúng tôi chuộng dùng động từ lượng hoá, được định nghĩa như “thể hiện bằng con số điều trước đó được thể hiện bằng con chữ”. Trước tiên, điều đó đòi hỏi đồng ý với nhau về những quy ước, những lựa chọn đối tượng và cách đặt sự tương đương, tiếp đó, một khi đã xác định các quy ước này, mới tiến hành chính các thao tác đo đạc (xem trên đây, chương 1). Lợi thế của cách nói này là không vội xét đoán sự tồn tại của một điều gì đó có sẵn để đo đạc, như một cách bắt chước ngây thơ có thể gợi ý (một cách sai lầm). Tuy thế, trong các khoa học xã hội, sự lượng hoá không tạo ra từ hư không những đối tượng của chúng nhưng tạo cho các đối tượng này một hình dạng, và đo đó, một một sự tồn tại đặc biệt, khác với hình dạng như là kết quả của sự biểu hiện bằng các con chữ (Hacking, 1999). Chính như vậy mà sự lượng hoá làm biến đổi thế giới. Thế mà các khoa học xã hội khác nhau bởi bản chất của những quy ước tương đương chính khơi mào cho sự lượng hoá.

Các quy ước này, theo xấp xỉ đầu tiên, thuộc hai loại, tuỳ theo là xã hội có cung cấp hay không, trước khi được các khoa học thiết lập, những tương đương sẵn có. Những ví dụ quan trọng của những nguồn như vậy, đối với xã hội học, là luật pháp và các thể chế; đối với kinh tế học là tiền tệ và giá cả; đối với khoa học chính trị là kết quả các cuộc bầu cử. Trong trường hợp ngược lại, chính bản thân các nhà khoa học hay các định chế của họ phải đảm nhận việc đầu tư hình thức mà việc đặt thành phạm trù đòi hỏi (Thévenot, 1986). Sự phê phán qui ước tương đương (“những điều này thật ra là khác nhau”) là một hình thức cổ điển của các cuộc tranh luận trong các khoa học xã hội.

Sử học gọi là “theo chuỗi thời gian” (histoire sérielle) có nguồn gốc từ công tác tư liệu, chẳng hạn về các bảng giá hàng tuần giá hàng hoá trên thị trường. Sử học này đặt thành tiên đề những quy ước liên thời gian và một thời gian thuần nhất trừu tượng, thường đối lập với “thời gian trải nghiệm”. Các chuỗi thời gian dài, đôi khi trên nhiều thế kỉ, được kiến tạo. Xã hội học định lượng, xuất phát từ những nguồn hành chính hay điều tra dựa trên, hoặc là những tiêu chí có sẵn trước (của luật pháp hay tựa luật pháp), hoặc trên những phạm trù đặt cơ sở trên những sự giống nhau và những hình thức điển hình (Rosch và Llyod, 1978; Desrosières và Thévenot, 1998), cũng như hoặc trên các câu hỏi đóng trong các cuộc điều tra. Khoa học chính trị định lượng được xây dựng trên các kết quả bầu cử và các sở thích thể hiện qua các cuộc thăm dò dư luận.

Kinh tế học định lượng có một vật ngang giá chung là tiền tệ. Kinh tế học định lượng chủ yếu xử lí những đại lượng được thể hiện bằng đơn vị tiền tệ, bắt nguồn (trực tiếp hay không) từ giá trên thị trường. Nhưng một số tương đương khác cũng được sử dụng, chẳng hạn trong trường hợp của thị trường việc làm và, gần đây hơn, với hệ thống tài khoản kiểu “phát thải CO2” hay “dấu vết sinh thái”. Lợi ích lớn của tương đương tiền tệ là cho phép tiến hành những phép tính cộng, tổng gộp, cân bằng kế toán, đặc biệt trong một kiến trúc lớn, chặt chẽ và nhắm đến tính đầy đủ là hệ thống tài khoản quốc gia (Vanoli, 2002). Kinh tế học định lượng sử dụng nhiều những thông tin từ bộ máy hành chính (đặc biệt là thống kê công), các doanh nghiệp hay ngân hàng, nghĩa là những nguồn không được sản xuất vì các mục đích gọi là “khoa học”, một điều vấp phải nhiều phê phán (Morgenstern, 1944).

Cuối cùng, tâm lý học, mà bản thân cũng chia thành tâm lí học tổng quát (Wundt) và tâm lí học khác biệt (Thurstone) (Cronbach, 1957), đặt cơ sở trên việc lượng hoá những cơ chế tâm trí, trên những kết quả của các trắc nghiệm năng lực, trên những độ đo thành tích. Trong số các thủ tục này nổi tiếng nhất là thước đo trí thông minh trẻ em, dưới dạng chỉ số thông minh (IQ) bắt nguồn từ những công trình của các nhà tâm lí học Pháp Binet và Simon (Martin, 1997).

Suy luận và kiến giải: sử học, xã hội học

Suy luận và kiến giải từ những con số được kiến tạo trong công đoạn trên là bước thứ hai của việc lượng hoá các khoa học xã hội. Vấn đề là khái quát hoá, sản xuất những diễn ngôn có giá trị rộng hơn diễn ngôn của các con số được sử dụng, đánh giá các đại lượng, kiểm định các giả thiết, xây dựng những hình ảnh của thế giới dựa trên các con số này, và nhất quán với các hệ chuẩn của những bộ môn khác nhau. Trong số những công cụ của suy luận đặc biệt có sự tham gia của phép tính xác suất và thống kê toán, nhưng theo những tỉ lệ và phương thức khác nhau từ bộ môn này sang bộ môn khác.

Lịch sử của việc đưa các công cụ này vào các khoa học nhân văn khác nhau đã được nghiên cứu rất chi tiết trong một công trình tập thể, dưới tựa đề The Probabilistic Revolution, năm 1982-1983 ở Bielefeld tại Đức (xem trên đây, chương 5). Nhiều cuốn sách quan trọng đã ra đời từ nghiên cứu này. Một tổng hợp công trình này được Gerd Gigerenzer et alii trình bày dưới tựa The Empire of Chance. Mary Morgan (1990) và Michel Armatte (1995) đã mô tả lịch sử này cho trường hợp của kinh tế học và kinh trắc học. Ian Hacking (1990) và Ted Porter (1986) đã xử lí trường hợp của xã hội học, còn trường hợp của tâm lí học được Gigerenzer và Morgan (1987) nghiên cứu. Viễn cảnh lịch sử và so sánh được gợi ý ở đây mang nợ nhiều các tác phẩm khác nhau trên. Nhưng do lấy xác suất và thống kê suy luận làm trung tâm nên nghiên cứu ở Bielefeld không biết đến công đoạn đầu của sự lượng hoá các khoa học xã hội, công đoạn sản xuất các con số làm cơ sở cho các suy luận để khái quát hoá các diễn ngôn.

Các công cụ phân tích và khái quát hoá không quy giản về thống kê suy luận theo nghĩa hẹp. Trong những năm 1970, một kĩ thuật khác, phân tích nhân tố (hay phân tích dữ liệu) đạt được thành công lớn trong các khoa học nhân văn ở Pháp. Tiền thân của công cụ này là phân tích nhân tố của các nhà tâm lí học, bắt nguồn từ các công trình của Spearman, Thurstone và Burt. Đầu tiên được khu biệt trong tâm lí học khác biệt (psychologie différentielle), kĩ thuật này đã được những công trình của Jean-Paul Benzécri và học trò của ông là Brigitte Cordier-Escoffier, biến đổi dưới tên phân tích các tương ứng, khoảng năm 1970[3]. Đây là một kĩ thuật phân tích mô tả gợi ý những khái quát hoá và phân loại hơn là một công cụ chứng cứ hay công cụ bác bỏ theo nghĩa của khoa học kiểu Popper chính thống, điều khiến cho đôi khi nó bị vài nhà kinh tế làm giảm giá trị. Ngược lại, kĩ thuật này thành công lớn trong xã hội học Pháp, như xã hội học của Pierre Bourdieu, và cả trong sử học và khoa học chính trị (xem trên đây, chương 9).

Ernest Labrousse (1895-1988)
Fernand Braudel (1902-1985)

Sự chú ý tương đối đối với mỗi một trong hai công đoạn, kiến tạo rồi kiến giải và khái quát hoá, là rất khác nhau tuỳ theo bộ môn. Công đoạn đầu, việc kiến tạo các con số, là đối tượng được chăm sóc của các nhà sử học và xã hội học và các chuyên gia này đã đưa nó vào chương trình giảng dạy. Các nhà kinh tế học, trừ vài ngoại lệ, vốn có thói quen thao tác trên những cơ sở dữ liệu có sẵn, ít chú trọng hơn công đoạn này. Ngược lại, các nhà kinh tế học (giống như các nhà tâm lí học và, gần đây hơn các nhà xã hội học) coi trọng hơn các phương pháp toán học của thống kê suy luận, thông qua kinh trắc học, đặc biệt trong việc phân tích các chuỗi thời gian. Chẳng hạn, sử học định lượng rất phát triển ở Pháp tiếp theo sau Ernest Labrousse, Fernand Braudel và Pierre Chaunu, cho đến gần đây đã ít đầu tư vào các công cụ kinh trắc này, để lại lĩnh vực này cho các nhà kinh tế sử gia. Điều này không phải là trường hợp của Hoa Kì, nơi mà một bộ môn là sử trắc học đã nhập các công cụ này vào sử học (Hautcoeur, 2002).

Trong một thời gian dài, các sử gia định lượng dựa vào các đại lượng tổng gộp của hệ thống tài khoản quốc gia được ước lượng trong thời gian dài để sản xuất những diễn ngôn kinh tế vĩ mô tổng quát (Levy-Leboyer và Bourguignon, 1985). Trong trường hợp này, ngoại suy, bất trắc và tính biến thiên được bao bọc, như là bị che giấu, trong các đại lượng tổng gộp này, hệ thống tài khoản quốc gia tiến hành một khái quát hoá – và do đó một suy luận – có bản chất vô cùng khác biệt với sự khái quát hoá do các công cụ xác suất tạo ra. Trong thực tế, các đại lượng tổng gộp này không có biên độ sai số, trái ngược với trường hợp của những kết quả của các cuộc điều tra chọn mẫu (Desrosières, 2001a).

Lịch sử kinh tế vĩ mô và lịch sử xã hội học định lượng từng có những giờ vinh quang trong những năm từ 1950 đến 1970, trong khuôn khổ của trường phái Annales, rồi chúng trải qua một thời kì suy thoái nhất định, gắn liền với sự thoái trào của chủ nghĩa cấu trúc và chủ nghĩa Marx. Trong trường phái này, sự lượng hoá được thực hành như một công cụ mô tả và xây dựng những chuỗi dài hơn là như một công cụ suy luận. Tuy nhiên, truyền thống này vẫn được duy trì sống động, đặc biệt là bởi các nhà sử học tập hợp trong tạp chí Histoire et Mesure, nơi mà thống kê suy luận, kinh trắc học và phân tích nhân tố được sử dụng (Lemercier và Zalc, 2008).

Adolphe Quetelet (1796-1874)
Daniel Bernoulli (1700-1782)

Trong xã hội học, như đã thấy, hành động tạo lập là của Quetelet và lập luận của ông về con người trung bình, xuất phát từ việc chuyển các đặc tính của hộp Bernoulli sang các khoa học về con người (xem trên đây, chương 8). Thật vậy, tính tương đối liên tục của vài biến (tỉ suất tội phạm, tự tử, hôn nhân ...) gợi ý sự tồn tại của những nhân tố quyết định có tính xã hội vĩ mô và của những “nguyên nhân bất biến”, khác với những nhân tố quyết định có tính cá nhân của những hành vi và nằm ở những đều đặn tương đối quan trắc được về tiến trình của các biến này. Lập luận này cũng sẽ là lập luận của những kĩ thuật suy luận và khái quát hoá của xã hội học định lượng, đặc biệt của xã hội học của Emile Durkheim trong tác phẩm Le Suicide, rồi của học trò ông là Maurice Halbwachs (1913, in lại năm 2010), trong cuốn sách về Quetelet biện minh cho việc lượng hoá của xã hội học theo chiều hướng này.

Francis Galton (1822-1911)
Karl Pearson (1857-1936)

Trung tâm của thống kê lấy cảm hứng từ Quetelet là các ý tưởng về trung bình và con người trung bình. Những cách biệt đối với trung bình chỉ được xem như những kiểu sai lầm. Tất cả mọi sự thay đổi với thống kê sinh học Anh của Francis Galton và Karl Pearson, với đối tượng nghiên cứu trung tâm là phương sai của các phân phối, các tương quan và hồi quy (Armatte, 1995; Desrosières, 1993). Các hình thức hoá mới này trước tiên được các nhà tâm lý học (Spearman, 1904; Martin, 1997) triển khai, rồi đến các nhà kinh tế học là những người sử dụng kinh trắc học mà không dùng tên gọi ấy và không có mô hình xác suất (Lenoir, 1913; Morgan, 1990). Chỉ rất lâu sau này, sau năm 1945, các nhà xã hội học và khoa học chính trị mới sử dụng các hình thức hoá này. Như vậy, kinh trắc học sẽ trở thành kĩ thuật thống kê thống trị về mặt xã hội, không chỉ trong kinh tế học mà còn cả trong các khoa học xã hội khác.

Từ hai công cụ sinh đôi là hồi quy và tương quan (với điều kiện là chúng được tính từ những phân phối chuẩn), kinh trắc học có thể được xem như phát xuất từ hồi quy trong lúc phân tích nhân tố là từ tương quan. Thật vậy, hình thức hoá của công cụ đầu là bất đối xứng và gợi ý một nhân quả khả dĩ, trong lúc hình thức hoá của công cụ sau có tính đối xứng và không kéo theo một chiều hướng nhân quả nào. Trong thực tế, giữa hai công cụ này, công cụ đầu sẽ là được kinh tế học, một khoa học của tư vấn để hành động và ra quyết định, sử dụng nhiều hơn, trong khi công cụ sau sẽ được xã hội học (ít nhất là xã hội học Pháp) và một số sử gia định lượng huy động, hai khoa học này vốn ở xa hành động hơn.

Suy luận và kiến giải: khoa học chính trị, kinh tế học và tâm lí học

Việc lượng hoá khoa học chính trị được triển khai theo hai hướng khác nhau, tuỳ theo những nguồn tư liệu được huy động, kéo theo những hệ chuẩn về kiến giải vô cùng khác nhau: lãnh thổ hay các đặc tính xã hội-dân số học. Kết quả của các cuộc bầu cử, được nhanh chóng công bố ở cấp độ địa lí rất chi tiết, cho phép thu được những phân tích tinh tế các hành vi bầu cử theo những chuỗi thời gian dài nhờ sự ổn định của sự phân chia theo lãnh thổ. Ví dụ lịch sử của những phân tích như vậy là tác phẩm Tableau politique de la France de l’Ouest của André Siegfried (1913). Từ sự phân biệt giữa “vùng đất granit” và “vùng đất đá vôi”, ông giải thích những khác biệt về đất được phong, và từ đó những phiếu bầu cho cánh tả và cánh hữu. Một thế kỉ sau, cuốn L’invention de la France, Atlas anthropologique et politique của Hervé Le Bras và Emmanuel Todd (2012) minh hoạ cho tính thường trực của lưới đọc dân tộc học, lấy lãnh thổ và các cấu trúc gia đình xưa làm trung tâm, cho phép có được những kiến giải lịch sử trong dài hạn.

Các cuộc điều tra chọn mẫu về những hành vi bầu cử không thể tiến hành những phân tích theo lãnh thổ như trên. Ngược lại chúng cung cấp thông tin về độ tuổi, giới tính và nghề nghiệp của những ai được phỏng vấn, điều này cho phép huy động những lưới đọc có tính xã hội học hơn, tuỳ theo các tầng lớp xã hội. Theo cách nhìn này, vẽ bản đồ không gian xã hội hai chiều kích, dựa trên các phân tích tương ứng, do Bourdieu đề xuất trong tác phẩm La distinction (1979) tỏ ra rất sống động. Những cử tri thiên tả thường thuộc giới bình dân và có trong giới có văn hoá (giảng viên, công chức) còn những cử tri thiên hữu thường thuộc giới tư sản và có vốn kinh tế (nghệ nhân, thương nhân và nông dân) (chương 9). Ví dụ này cho thấy sự tương tác của các tiêu chí lượng hoá và các lưới kiến giải, tất nhiên là không có tính quyết định luận, vì hai cách đọc này có thể bổ sung cho nhau. Dù sao đi nữa thì lãnh thổ và tầng lớp xã hội là hai cách khá khác nhau để minh hoạ và kiến giải được thực tại xã hội.

Michel Armatte

Nếu khoa học kinh tế, trừ ngoại lệ, ít nhấn mạnh công đoạn sản xuất các con số thì ngược lại nó lại đầu tư nhiều vào các phương pháp phân tích kể từ giữa thế kỉ XIX. Nay đã có nhiều tài liệu lịch sử về chủ đề này, đặc biệt nhờ các công trình của nhà kinh tế Pháp Michel Armatte (1995 và 2010) và của những đồng nghiệp của ông, các chuyên gia về lịch sử thống kê, như bà Mary Morgan (1990 và 2001), người Anh, hay bà Judy Klein (1997 và 2001), người Mĩ. Từ các công trình này nổi lên hai truyền thống khác nhau, một truyền thống thống kê kinh tế và một truyền thống kinh trắc học. Truyền thống đầu, gần với truyền thống của các sử gia kinh tế, xây dựng những chuỗi thời gian và từ đó nỗ lực làm hiện lên một cách thực nghiệm các xu hướng và tính đồng thời của các sự kiện bằng những lập luận kinh tế hơn là bằng những phương pháp luận toán học. Ví dụ, đó là trường hợp cách làm của National Bureau of Economic Research (NBER) ở Hoa Kì (Burns và Mitchell, 1946).

Jan Tinbergen (1903-1994)
Trygve Haavelmo (1911-1999)

Trái lại, kinh trắc học, như được nhà kinh tế học Na Uy Trygve Haavelmo (1919-1999) hình thức hoá trong khuôn khổ của Cowles Commission vào năm 1944, dựa trên một mô hình xác suất bắt nguồn từ lí thuyết kinh tế. Bản thân kinh trắc học này cũng tiếp nối những công trình sử dụng các hồi quy trên những chuỗi biến kinh tế, nhưng không có các mô hình xác suất. Chẳng hạn, trong tác phẩm tiên phong của Marcel Lenoir (thành viên của Hội thống kê Pháp) về sự hình thành và biến động của giá cả, xuất bản năm 1913, các công thức hồi quy không có số dư ngẫu nhiên. Tương tự như vậy, các mô hình kinh trắc học vĩ mô đầu tiên do Jan Tinbergen trình bày năm 1936 và 1938 không có những hình thức hoá xác suất (Boumans, 1992) – các hình thức hoá này chỉ được tích hợp kể từ các công trình của Haavelmo. Trong những năm từ 1950 đến 1970, kinh tế học gọi là kinh tế học cấu trúc này được những mô hình kinh tế vĩ mô lấy cảm hứng từ Keynes vận dụng như công cụ. Rồi đến phiên cách mô hình hoá này bị mất tín nhiệm, vừa do sự vươn lên của lí thuyết các dự kiến duy lí do Robert Lucas hình thức hoá (xem trên đây, chương 1), vừa do những phương pháp phân tích mới các chuỗi thời gian không đòi hỏi có mô hình kinh tế (Sims, mô hình VAR) (Armatte, 2010).

Lịch sử của việc lượng hoá tâm lý học – hay “tâm trắc học” – là đối tượng của một cuốn sách của Olivier Martin (1997). Rất nhanh chóng, tâm trắc học đã chia thành hai nhánh: tâm lí học tổng quát và tâm lí học khác biệt (Cronback, 1957). Tâm lí học tổng quát, lấy cảm hứng từ những thí nghiệm của Wilhelm Wundt (1812-1920), nghiên cứu một cách thực nghiệm các đặc tính của tinh thần con người nói chung, và không bận tâm đến những khác biệt khả dĩ giữa con người với nhau – trên quan điểm này, Wundt theo truyền thống thế kỉ XIX của Quetelet. Kể từ những năm 1920, xuất hiện những công cụ của thống kê suy luận của Ronald Fisher, Jerzy Neyman và Egon Pearson (con của Karl Pearson). Các công cụ này cho phép biện minh bằng những xác suất ý nghĩa của những phát biểu được xây dựng từ những kết quả thực nghiệm. Điều này trở thành trong nhiều khoa học, trong số đó có tâm lí học, một chuẩn để trình bày và công bố các kết quả trên.

Việc kiến giải các kiểm định này, cho đến những năm 1950, là đối tượng của những cuộc tranh luận gay gắt giữa một mặt Fisher và, mặt khác, Neyman và Pearson (Gigerenzer và Muray, 1987). Đối với Fisher, kiểm định, có mục tiêu nhận thức khoa học, nhằm bác bỏ hay không một giả thiết, khi đối chiếu với các kết quả thực nghiệm. Ngược lại, đối với Neyman và Pearson, kiểm định đi kèm với việc ra một quyết định, lượng hoá các “rủi ro” tương đối của những “thực chứng sai” và của những “phủ định sai”. Cuộc tranh cãi này, bị lãng quên sau những năm 1960, bộc lộ hai quan điểm khá khác nhau về suy luận thống kê, hướng đến hoặc là sự thật, hoặc là việc ra quyết định.

Trong nửa đầu của thế kỉ XX, một tâm trắc học khác được phát triển, cung cấp công cụ cho tâm lý học khác biệt, quan tâm đến những phân phối thống kê của những đặc tính của tinh thần con người. Hành động tạo lập là của Charles Spearman (1904), nối dài các ý tưởng của Karl Pearson về tương quan và từ không gian đa chiều những năng lực của học sinh một ngôi trường, làm nổi lên một “trục chính”, hay “thông minh tổng quát”, tiền thân của chỉ số thông minh. Tiếp theo, khi phê phán tính chất đơn chiều của ý niệm này, Louis Leon Thurstone phát triển vào năm 1945, một phân tích nhân tố đa chiều, gợi ý là tinh thần con người có thể được trang bị những phẩm chất không thể so sánh chúng với nhau, và đặt lại vấn đề thước đo đơn chiều vốn chiếm lĩnh các khoa học có tính ưu sinh về con người kể từ Francis Galton (xem trên đây, chương 9). Lúc ban đầu là đặc thù của tâm lí học, ý tưởng này lan truyền sang các khoa học khác sau những năm 1960, tiếp theo các công trình của Jean-Paul Benzécri và Cordier-Escoffier. Như vậy có hhai cách suy luận và kiến giải rất khác nhau được hai nhánh này của tâm trắc học triển khai. Một nhánh dựa trên thống kê suy luận xác suất các kiểm định của Fisher (tức là thống kê được dạy cho sinh viên các khoa học xã hội và là điểm không thể né tránh của tu từ học khoa học), trong khi nhánh thứ hai phát triển một thống kê mô tả và báo trước phân tích các tương ứng của Benzécri.

Phê phán tính vô ước: Vai trò của bối cảnh trong sử học, xã hội học

Sự lượng hoá các khoa học nhân văn và xã hội bao giờ cũng gặp phải những phê phán. Nhưng không thể phân tích các phê phán này một cách độc lập với những cách sử dụng các phát biểu định lượng. Năm bộ môn không chỉ khác nhau về đối tượng và hệ chuẩn của chúng mà còn khác nhau về vai trò của chúng trong xã hội. Do đó các phê phán có thể được thể hiện theo logic của diễn ngôn khoa học và của những chuẩn mực khoa học: như vậy đó là những phê phán của giáo sư, kiểu “bình luận của hội đồng xét duyệt luận án”. Trái lại, các phê phán có thể gắn liền với các cách sử dụng về mặt xã hội các ngành khoa học, khi lượng hoá được liên kết với những cách sử dụng của các chuyên gia để tư vấn cho hành động hay việc ra quyết định, hoặc như là điểm tựa cho những yêu sách hay tố cáo những tình thế bất công[4]. Xem xét những phê phán đa dạng sự lượng hoá phải làm rõ hai chiều kích này, một chiều kích bên trong và có tính nhận thức, và một chiều kích bên ngoài và có tính thực dụng. Trong số các bộ môn, dường như kinh tế học và tâm lí học liên quan trực tiếp đến các cách sử dụng bên ngoài và có tính chuyên gia sự lượng hoá.

Một trong những phê phán thường gặp nhất nhắm vào việc tìm kiếm một đơn vị đo lường chung các đại lượng bất kì (tính vô ước) và vào các qui ước tương đương mà điều này đòi hỏi. Các quy ước này có một giá phải trả – hi sinh, đánh mất điều gì đó, bối cảnh nào đó – mới thu được sự dễ hiểu về biểu hiện của những điều trước đó không thấy như những hiện tượng đều đặn có tính xã hội vĩ mô mà Quetelet đã làm lộ ra từ mô hình chiếc hộp Bernoulli. Thévenot (1986) phân tích ý tưởng mất mát nhằm sau đó thu về một lợi ích có bản chất khác dưới tên gọi sự “đầu tư hình thức” (xem chương trước). Các thu hoạch này vừa có tính nhận thức lẫn kinh tế, như từ “đầu tư” hàm ý. Vấn đề này nằm ở trung tâm của nhiều phê phán đối với các khoa học xã hội và nhân văn, nhưng dưới những dạng khác nhau tuỳ theo bộ môn. Vấn đề này hiện diện chủ yếu trong sử học, xã hội học và tâm lí học. Do đó so sánh danh mục các phê phán này là một cách khác để tự hỏi ngược lại về văn phong lập luận của mỗi phê phán, vượt ra ngoài những chia rẽ giữa chúng với nhau. Nhưng việc cân nhắc những mất mát và thu hoạch không thể tách rời việc phân tích các cách sử dụng về mặt xã hội, kinh tế và xã hội những phát biểu định lượng.

Phê phán các nguồn là một trong những cơ sở của văn hoá nghề nghiệp của các sử gia. Khi kiến tạo những chuỗi dài hạn từ việc phân tích kiên nhẫn và nhàm chán các kho tư liệu, các sử gia ở vị trí tốt để đánh giá chi phí, về mặt vật chất lẫn nhận thức, của sự đầu tư này, khác hẳn với nhiều nhà kinh tế học vốn tự động cầu viện đến những “ngân hàng dữ liệu” do những ngưới khác xây dựng. Các sử gia thấy rõ việc chọn lọc một yếu tố trong một kho tư liệu phong phú làm mất đi điều gì. Nhưng mặt khác lịch sử theo chuỗi được kiến tạo theo cách này đã cho phép ra đời những đại tự sự cộng hưởng với những lí thuyết xã hội thời thượng lúc bấy giờ. Lịch sử của sử học định lượng mang dấu ấn của sự căng thẳng này như được biểu trưng bằng biến chuyển của François Furet (môn đồ của sử học định lượng trong những năm 1960 và 1970, tác giả này đã quay lưng lại với nó trong những năm 1980). Chẳng hạn, khi bàn đến những công trình về tủ sách của người tư sản trong thế kỉ XVIII, ông nói: “Trước đây chúng tôi đếm các đầu sách của họ, ngày nay chúng tôi đọc chúng”.

Năm 1992, một cuộc tranh luận, như đã thấy, đối lập các nhà thống kê và các nhà sử học, về tác phẩm của Olivier Marchand và Claude Thélot, Deux siècles de marché du travail en France (xem chương trước). Nhân dịp này, tạp chí Genèses đã công bố những quan điểm khác nhau phản ảnh những căng thẳng vốn là kết quả của sự đầu tư của các tác giả này (Weber et alii, 1992). Các nhà kinh tế sử học chào đón các tác giả trên là “can đảm”. Trái lại, các sử gia (ngay cả các sử gia kinh tế) tỏ ra do dự, bối rối khó xử hơn. Phê phán của họ nhắm vào thực tế là kiểu đặt sự tương đương này không thừa nhận tính lịch sử của các “dữ liệu” có nguồn gốc từ những thời kì và bối cảnh khác nhau – và do đó, theo phê phán này, chúng là không thể đo lường. Từ thời điểm trên, phê phán này nằm ở cội nguồn của những nghiên cứu đa dạng, đặc biệt do các nhà thống kê tiến hành về lịch sử xã hội, chính trị và nhận thức của sự sản xuất các dữ liệu thống kê[5]. Khi làm vậy, lịch sử này nối dài và bổ sung truyền thống và sự khéo léo của những nhà sử học chuyên nghiệp vốn từ lâu đã thực hành việc phê phán các nguồn tư liệu.

Trong những năm 1980, có những hệ chuẩn khác về sử học đã xuất hiện. Microstoria (lịch sử vi mô) Ý của Carlo Ginsburg, Maurizio Gribodi và Giovani Levi đi ngược lại sự lượng hoá lịch sử tổng thể trước đây và ưu tiên cho những phân tích những trường hợp đặc thù trong tất cả các chiều kích phức tạp cúa chúng mà điển hình là tác phẩm Le Fromage et les Vers của Ginsburg. Sự sụt giảm nhiệt tình đối với sự lượng hoá là một trong những khía cạnh của “bước ngoặc phê phán” được tạp chí Annales đề xuất năm 1989. Một hướng để thoát khỏi cuộc tranh luận lặp đi lặp lại này không phải là tự hỏi “Lượng hoá có chính đáng không?” mà là “Lượng hoá để làm gì?”. Trong trường hợp của sử học, các đại tự sự, mà thống kê có góp phần, vì bản thân chúng đã có một lợi ích cần nghiên cứu, trước khi có thể bác bỏ chúng. Tuy nhiên, trong số năm bộ môn, sử học vẫn còn là một ngành ít được sử dụng đến tính “chuyên gia” nhất.

Pierre Bourdieu (1930-2002)

Phê phán sự lượng hoá trong xã hội học có một lịch sử khác. Có thể tìm nguồn gốc của phê phán này về tự do và tất định luận suy ra từ các công trình Quetelet về những đều đặn xã hội vĩ mô được dữ liệu thống kê bộc lộ (Lottin, 1908): con người có “thật sự tự do” chăng khi ta biết trước sẽ có khoảng bao nhiêu cuộc tự tử năm tới? Cuộc tranh luận này diễn ra suốt thế kỉ XIX và phê phán này vẫn còn dai dẳng khi chống lại “xã hội học được khách quan hoá” của Bourdieu, bị quy là có tính “tất định luận”. Điều bị các quy ước của thống kê hi sinh trong sự quy giản không còn là một bối cảnh lịch sử vĩ mô, như trong sử học, nhưng là ý nghĩa của hành động con người, trong một bối cảnh đặc thù, gắn với những tình huống[6]. Một dạng sách vở của phê phán này là vấn đề lặp đi lặp lại của những giá trị tương ứng của “định lượng và định tính”.

Tại Hoa Kì, cuộc tranh luận này mang dấu ấn của các nhà phương pháp luận dân tộc học (Cicourel, 1964) chống lại xã hội học định lượng của nhà xã hội học Paul Lazarsfeld (1901-1906). Aaron Cicourel phân tích các bẫy và hiểu lầm mà các cuộc điều tra bằng bản câu hỏi tạo ra, những khó khăn của việc mã hoá; và cho thấy rõ những gì mà cơ chế của việc phân loại đã đánh mất. Các phê phán này có thể có hai hệ quả rất khác nhau. Theo một cách nhìn về đấu tranh trong nội bộ lĩnh trường cấu thành xã hội học hàn lâm, các phê phán tìm cách tước bỏ giá trị những nỗ lực của các nhà định lượng để được thừa nhận và được tài trợ; trong trường hợp này, các nhà tài trợ đơn giản không biết đến và không đề cập đến các phê phán ấy. Nhưng trong trường hợp ngược lại, các phê phán cũng có thể giúp các nhà định lượng cải tiến các quy trình, các bản câu hỏi và nhất là các cách kiến giải những kết quả của họ, bằng cách làm chúng thêm tinh tế và đặt lại chúng trong bối cảnh.

Các phê phán và những cách sử dụng chúng: khoa học chính trị, kinh tế học và tâm lí học

Trong khoa học chính trị, sự phê phán chủ yếu nhắm vào các cuộc thăm dò dư luận, đi theo hướng một bài viết tiên phong và phong phú của Bourdieu, “Dư luận công chúng không tồn tại” (1973). Tác giả này tố cáo các cuộc điều tra này chế tạo một thực thể đáng ngờ là “dư luận công chúng” thay vì đo lường một điều gì đó vốn đã có trước sự lượng hoá. Phê phán này là mới so với các phê phán trước đây. Nó mở đường cho những tra vấn về việc lượng hoá tạo ra cái gì, đối tượng được tạo ra như vậy làm việc gì, và không chỉ tra vấn về tính quy giản của sự lượng hoá vốn là một phê phán thuộc một tầm khác, báo trước loạt những “kiến tạo xã hội của ...” (Hacking, 1999). Phiên bản không tương đối của phê phán này dẫn đến đề xuất của chúng tôi thay thế động từ đo lường bằng động từ lượng hoá được định nghĩa như “thể hiện bằng con số điều trước đó được thể hiện bằng con chữ”. Trong số những luận cứ trong bài viết của ông, Bourdieu đặc biệt nêu lên vấn đề những câu hỏi không được trả lời và hiện tượng nhân tạo là việc trình bày các kết quả mà không đề cập đến các câu hỏi này.

Trong kinh tế học, sự phê phán – hay đúng hơn là sự dè miễn cưỡng – đối với việc lượng hoá đến từ ưu thế tuyệt đối của một khoa học luận giả thiết-suy diễn, thể hiện lúc ban đầu bằng lời văn, rồi được toán học hoá kể từ Walras. Lí thuyết cân bằng chung là biểu tượng của khoa học luận này; lí thuyết này rõ ràng khác với một kinh tế học thực nghiệm, tích luỹ các quan trắc. Hai cách làm này chỉ hội tụ vào những năm 1930 với kinh trắc học, một ngành nhằm tập hợp kinh tế học lí thuyết, dữ liệu và toán học. Michel Armatte (1995 và 2010) đã phân tích rất chi tiết sự căng thẳng giữa hai xu hướng này, suy diễn và quy nạp, trong khoa học. Đặc biệt, ông nhận xét là trong một thời gian dài thiên văn học cũng có một sự đối ngẫu như thế cho đến khi Laplace và Gauss tiến hành một tổng hợp, dưới dạng những phát biểu toán học có tính xác suất vốn sẽ được Cowles Commission dùng, gần một thế kỉ rưỡi sau, để trình bày kinh tế học.

Điều này giải thích là một vài nhà kinh tế nổi tiếng, như Jean-Baptiste Say, Augustin Cournot hay Léon Walras, theo nhà kinh tế Pháp Claude Ménard (1977), dường như đã coi thường thống kê và “kháng cự” lại nó (xem trên đây, chương 8). Lập luận của họ là sự thiếu sót và chất lượng kém của các thống kê lúc bấy giờ: các thống kê này không ngang tầm lí thuyết và không cho phép tính đến sự phức tạp của những tương tác kinh tế[7]. Nhưng chắc chắn là vấn đề còn sâu hơn nhiều. Đó chính vì cương vị của một khoa học kinh tế mới ra đời, nằm giữa hai mô hình, mô hình của các khoa học lịch sử và mô hình của các khoa học tự nhiên. Do đó, “phê phán” này đối với sự lượng hoá là rất đặc thù cho kinh tế học và cho những cuộc tranh luận diễn ra trong bộ môn này, đặc biệt trong lí thuyết giá trị. Lí thuyết này mạnh bạo đặt vấn đề sự tồn tại của một vật ngang giá chung, giữa giá trị lao động, giái trị lợi ích và ý tưởng về một giá trị không thường xuyên, thuần tuý có tính quan hệ và xã hội, do đó không tổng gộp lẫn so sánh được trên một thời gian dài được André Orléan (2011) phân tích.

Carl Menger (1840-1921)
Gustav Schmoller (1838-1917)

Lịch sử của vài cuộc tranh luận về vai trò được giao cho sự lượng hoá trong khoa học kinh tế đã diễn biến như thế nào. Mỗi cuộc tranh luận đối lập những phiên bản suy diễn và quy nạp, nhưng theo những cách khác nhau. Trong Methodenstreit (cuộc tranh cãi về phương pháp, 1883) thống kê đứng về phía nhà duy lịch sử Đức Gustav Schmoller, đối lập với người Áo Carl Menger vốn cho rằng “các động cơ của con người và những tương tác xã hội của chúng là một tổng hợp quá phức tạp để có thể được xử lí bằng phân tích thống kê. Do đó phải xuất phát từ hiểu biết sơ đẳng về cá nhân và hành vi cá nhân để phát triển những quy luật của kinh tế học.” (Labrousse, 2008). Rồi năm 1949, một cuộc tranh luận nổi tiếng đối lập các nhà kinh tế thuộc NBER (Mitchell, Vining), những người phân tích các “chu kì kinh doanh” một cách thực nghiệm và không dùng mô hình lí thuyết tiên nghiệm với các nhà kinh tế của Cowles Commission (Koopmans), những người đặt lên hàng đầu phiên bản, lúc bấy giờ là mới, mô hình hoá kinh trắc học kiểm định các lí thuyết. Koopmans phê phán phương pháp của NBER khi gọi phương pháp này, với hàm ý xấu, là “measurement without theory” (Vining và Koopmans, 1949; Mirowski, 1989). Tuy nhiên lập luận của cả hai bên tranh luận đều được công bố trên cùng một tạp chí (Review of Economics and Statistics), điều không còn là trường hợp của ngày nay nữa. Cuối cùng, năm 2000, ở Pháp đã nổ ra một cuộc tranh luận nhân việc lí giải các thước đo thất nghiệp. Các nhà kinh trắc học tân cổ điển trình bày một mô hình hoá mà theo họ cho phép lượng hoá “thất nghiệp tự nguyện” và các “bẫy không làm việc”. Trong trường hợp này, bản thân tính xác đáng của việc “lượng hoá kinh trắc” này bị chính ngay những người phụ trách đo lường thất nghiệp trên thực địa, bằng các cuộc điều tra (Coutrot et Exertier, 2001; Mirau, 2002) phê phán.

Việc phê phán những phát biểu định lượng gắn chặt với những cách sử dụng cụ thể các phát biểu này. Hai ví dụ về các cuộc tranh luận gần đây cho thấy điều này. Ví dụ thứ nhất là sự phê phán tổng sản phẩm trong nước (xem trên đây, chương 1 và chương 3), một đại lượng được quan niệm trong những năm 1950 như một thành tố trong một kiến trúc rộng lớn và phức tạp hơn, một thiết kế về những cân bằng của hệ thống tài khoản quốc gia (Fourquet, 1980; Vanoli, 2002). Nhưng năm mươi năm sau, GDP trở thành một “chỉ báo của cải” bị cô lập khỏi bảng hạch toán kinh tế tổng hợp (TEE), vốn chặt chẽ và cân đối, của các tài khoản quốc gia. Người ta đòi hỏi GDP thể hiện sức khoẻ xã hội và môi trường của một nước. Do đó việc phê phán GDP gắn liền với cương vị và vai trò mới của nó (Gadrey và Jany-Catrice, 2005; Thiry, 2012).

Một cuộc tranh luận khác xoay quanh vấn đề các thử nghiệm ngẫu nhiên những chính sách công (xem trên đây, chương 2 và chương 6). Câu hỏi đặt ra là khả năng “mở rộng” những thí nghiệm vốn thường được tiến hành trên những mẫu có kích cỡ nhỏ ở cấp độ địa phương, theo nghĩa khoa học (mức độ khái quát của các phát biểu) và theo nghĩa của hành động công (chuyển từ một hành động cục bộ sang một hành động tổng quát có hệ thống) (Labrousse, 2010; Bardet et Cussó, 2012). Các cuộc tranh luận khả dĩ trượt dài từ “điều ấy có đúng không?” đến “có được như thế không?”. Như vậy có sự can dự của bản chất những quy ước tương đương nằm sau các chỉ báo được giả định là đánh giá hiệu quả của hành động công, bằng cách so sánh một mẫu được xử lí và một mẫu đối chứng.

Trong trường hợp của tâm lí học, các phê phán thường gay gắt nhắm vào việc “kiến tạo xã hội của ...” và cả vào việc tìm kiếm một đơn vị đo lường chung các đại lượng bất kì. Tâm lí học định lượng dường như trực tiếp chống lại một tâm lí học duy tâm chủ nghĩa, tương tự như xã hội học của Quetelet trực tiếp va chạm tự do của chủ thể. Những cuộc tranh luận xung quanh chỉ số thông minh (IQ). Chỉ số này đo điều gì? Nó có thể tiến hoá không hay nó là một thuộc tính sinh học bẩm sinh và do đó là bất biến? Nó có phụ thuộc vào môi trường xã hội-văn hoá không? Cái gọi là “thước đo IQ” là một thực tiễn xã hội rất phổ biến trong thế giới anglo-saxon và (vẫn còn) ít phổ biến ở Pháp. Trong trường hợp này việc dùng từ lượng hoá là thích hợp hơn từ đo lường vì nó không chỉ cái gì khác hơn một thực tiễn xã hội, và có lưu ý đến các quy ước và quy trình của thực tiễn này. Điều này không vội đoán định là có cái gì đó cũng hiển nhiên như tháp Eiffel để đo lường. Nhưng sự lượng hoá này trí thông minh đã có những hệ quả xã hội quan trọng, đặc biệt ở Anh khi trong một thời gian dài nó đã được dùng để định hướng trẻ em 11 tuổi, bằng trắc nghiệm eleven + (xem trên đây, chương 9).

Các phê phán là đặc biệt gay gắt trong trường hợp của tâm bệnh học. Những nỗ lực lượng hoá các trạng thái tâm lí, vì những mục đích lâm sàng hay mục đích quản lí, hay đồng thời vì cả hai mục đích đó trong khuôn khổ của “chương trình chăm sóc y tế của các hệ thống thông tin” (PMSI) gánh chịu những phê phán từ những ai xem chương trình này là một sự phủ nhận kép, sự phủ nhận tính không thể so sánh tâm lí con người và sự phủ nhận tính chuyên nghiệp của nhân viên chăm sóc y tế, bị thay thế bằng những nhà kĩ trị và máy móc. Mâu thuẫn là đặc biệt gay gắt trong trường hợp của cuộc tranh luận đối lập phân tâm học với những liệu pháp nhận thức-hành vi (TCC). Những đánh giá định lượng của Viện nghiên cứu về sức khoẻ và y tế quốc gia Pháp (Inserm) bị các nhà phân tâm học bác bỏ, nhân danh tính đặc thù và không thể so sánh của các trường hợp, các bối cảnh và qui trình, tính nhân tạo của sự phân loại bệnh được kiến tạo về mặt xã hội của danh mục DSM III về các bệnh tâm lí (Kirk et Kutchins, 1998). Đối chiếu các phê phán này đối với sự lượng hoá với các phê phán quan sát được trong những bộ môn khác cho thấy là duy chỉ sự phân tích chính trị những cách sử dụng xã hội các phê phán mới cho phép vượt qua một sự đối mặt thuần tuý có tính nhận thức.

Đảo ngược cái nhìn: các khoa học xã hội khác nhau nói gì?

Đó là điều mà cách tiếp cận “đảo ngược cái nhìn” có thể làm khi năm bộ môn bây giờ được vận dụng để nói về sự lượng hoá như là một quá trình xã hội và những hệ quả của quá trình này không chỉ trên các bản thân các khoa học này, nhưng chung hơn trên toàn xã hội: lịch sử sự lượng hoá (chứ không chỉ lịch sử định lượng), xã hội học về sự lượng hoá, v.v.. Không nhắc lại ở đây một thư mục vốn đã quan trọng về chủ đề này, ta có thể nêu vài công trình xác đáng khi gán cho từ lượng hoá một nghĩa rất rộng là “chuyển từ con chữ sang con số vì những mục đích hành động, ra quyết định hay yêu sách”[8], bao gồm cả kế toán doanh nghiệp (Chiapello et Desrosières, 2006).

Trong những thập niên gần đây, sử học, xã hội học và khoa học chính trị đã quan tâm đến sự lượng hoá. Nhưng có những điểm khác nhau giữa các nghiên cứu này, những điểm khác nhau ít phụ thuộc vào bộ môn nào đón nhận các nghiên cứu này nhưng phụ thuộc nhiều vào các nghiên cứu có hình dung hay không rằng các hình thức và công cụ của sự lượng hoá là đối tượng nghiên cứu. Trong một thời gian dài, lịch sử khoa học và kĩ thuật đã phân biệt một lịch sử theo quan điểm gọi là nội phát luận do những chuyên gia của các khoa học này thực hành và nhằm vào nội dung của các khoa học đó với một lịch sử theo quan điểm gọi là ngoại phát luận nhằm vào các bối cảnh xã hội và thể chế của các khoa học này và do những nhà sử học, xã hội học và khoa học chính trị nghiên cứu. Chịu ảnh hưởng của xã hội học mới về các khoa học, một trào lưu nghiên cứu đang có xu hướng vượt qua sự phân biệt trên. Dưới tên gọi tổng quát “Các khoa học, công nghệ và xã hội” (STS), trào lưu này tính đến đồng thời và kết hợp chặt chẽ những nguồn lực kĩ thuật và xã hội của các hoạt động khoa học (Callon, 1989). Nó mô tả, thường ở cấp độ chi tiết, các quỹ đạo và tương tác của các nhà khoa học và đối tượng nghiên cứu của các nhà khoa học này[9]. Phép tính xác suất và thống kê đã được nghiên cứu theo quan điểm này, đặc biệt bởi “nhóm Bielefeld” nói đến ở trên, nhân bàn về cuộc “cách mạng xác suất”.

Sử học đã đề cập vấn đề lượng hoá dưới những khía cạnh thuộc về ba quan điểm nêu trên (xem trên đây, chương 2) mà dưới đây là vài ví dụ trong nhiều ví dụ khác. Về lịch sử thống kê toán theo quan điểm nội phát luận: Benzecri (tiếng Pháp) (1982), Stigler (1986), Hald (1998) và Salsburg (2001) là những tác phẩm có ích. Về lịch sử theo quan điểm ngoại phát luận: Anderson (1988) về tổng điều tra Mĩ, Touchelay (1993) về Insee những năm 1940 và 1950, Beaud và Prévost (1993) về thống kê Canada, Prévost (2009) về Italia thời phát xít, Blum và Mespoulet (2003) về Liên Xô thời Staline. Trong cái nhìn kết hợp hai quan điểm trên (gọi là STS[10]): MacKenzie về thống kê ưu sinh học Anh cuối thế kỉ XIX, Brian (1994) về những quan hệ giữa các nhà bác học và các nhà quản lí ở Pháp vào thế kỉ XVIII, Armatte (1995) về những nguồn gốc của kinh trắc học, Szreter (1996) về thống kê sinh sản ở Anh thế kỉ XIX và XX, Didier (2009) về những điều tra chọn mẫu xã hội-kinh tế tại Hoa Kì trong những năm 1920 và 1930.

Việc lịch sử hoá có thể đã có một vai trò trong một số dạng tương đối hoá, thậm chí là tố giác, các phát biểu định lượng. Chủ đề “sự kiến tạo xã hội của ...”, được Hacking (1999) phân tích rõ, tham gia vào một phong trào tổng quát hơn, đôi lúc được liên kết, một cách chính đáng hay không, với xã hội học mới về các khoa học, hay với trào lưu linguistic turn vốn biến nó thành một sản xuất ngôn ngữ thuần tuý, ngoại trừ ý tưởng giải cấu trúc của Derrida. Có một cách không tương dối hoá, nhưng cũng không duy thực một cách ngây thơ, để trình bày điều này. Việc lịch sử hoá và xã hội hoá các phát biểu định lượng cho thấy là các phát biểu này là kết quả của một sự sự định dạng và thể hiện đặc thù, có tính lịch sử và có bối cảnh, về một hiện thực có thể được thể hiện theo nhiều cách khác nhau, có tính định lượng hay không. Nói rằng thống kê thất nghiệp là một kiến tạo xã hội không có nghĩa là phủ nhận sự tồn tại của thất nghiệp. Những nhận định này cho phép triển khai một xã hội học về thống kê, tuy không từ chối tính đến những cách thống kê được xã hội sử dụng, các cách sử dụng này đòi hỏi một cách chính đáng tính hiện thực vì những mục đích lập luận. Sự căng thẳng giữa đòi hỏi xã hội này và những kết quả của xã hội học về sự lượng hoá là một vấn đề chính trị vốn không thể thảo luận khi vẫn còn ở trong thế giới hàn lâm của tri thức, ngay cả của những tri thức có tính phản tư nhất.

Émile Durkheim (1858-1917)

Durkheim khi đi tìm những dấu vết của cái (được) “xã hội cô đọng” sẵn có để chờ xã hội học mới ra đời nghiên cứu đã nói đến hai dấu vết: là luật pháp và thống kê (Héran, 1984). Tiếp xúc với luật học, ông lưu ý đến tính chất định chế và kiến tạo của thống kê, cho dù ông thấy chủ yếu trong thống kê những dữ liệu hỗ trợ cho những luận chứng của mình. Porter phát triển một xã hội học về sự lượng hoá với nhiều gợi ý trong tác phẩm Trust in Numbers (1995) và trong nhiều bài viết của ông, đặc biệt bài rất tổng hợp “Making things quantitative” (1994). Trong bài này ông nêu bật những ý niệm trung tâm của xã hội học này. Sự lượng hoá tạo ra một ngôn ngữ chung, với điều kiện gợi lên sự tin cậy và xem nhẹ những bất trắc và hiểu lầm có thể có bắt nguồn từ việc kiến tạo nó[11]. Lịch sử về yêu cầu của tính khách quan (từng được Lorraine Daston, 1992, nghiên cứu) cho thấy nào việc lượng hoá những quan hệ kinh tế và xã hội đã phát triển theo những hướng nào và đôi lúc đã tự khẳng định được, kể từ những kế toán thời Trung Cổ, bằng cách dựa trên những quan niệm có thay đổi về tính khách quan này. Việc tuân thủ và chuẩn hoá các qui trình tỏ ra quan trọng hơn tính chính xác của độ đo này hay độ đo khác. Việc hợp nhất các quy trình này gắn chặt với việc hợp nhất các thể chế của một Nhà nước-quốc gia, điều mà tu sĩ Sièyes vào năm 1789 gọi là sự thống nhất (adunation) nước Pháp, bằng cách bao gồm việc thành lập các tỉnh cũng như hệ thống đo lường thập phân và lịch cách mạng (nhưng trong trường hợp cuối, điều này đã thất bại vì dương lịch – lịch Gregory – và nhất là vì truyền thống thiên chúa giáo quá mạnh).

Tính vô tư và khách quan của các phát biểu định lượng tương đẳng với tính vô tư và khách quan của luật pháp và dân chủ vốn chi phối các xã hội hiện đại, đặc biệt thông qua phổ thông đầu phiếu: một người, một lá phiếu. Đánh giá theo lối cơ học bằng sự lượng hoá cho phép quyết định dứt khoát một cách vô tư, vượt lên trên những tình thế ngẫu nhiên có tính địa phương. Trái lại, trong trường hợp này, tất cả những gì nuôi dưỡng sự phi bối cảnh hoá mà việc phê phán sự lượng hoá đòi hỏi trở thành sức mạnh và tính hiệu quả của sự lượng hoá, cũng giống như là người ta không thể trách phổ thông đầu phiếu cách li cử tri với bối cảnh xã hội của họ, điều mà phòng để thùng phiếu thực hiện một cách biểu tượng. Trong cùng một mạch suy nghĩ, Porter đề xuất ý tưởng công cụ của kẻ yếu thế, đối lập với ý tưởng thông thường theo đó thống kê là một công cụ quyền lực, một điều không sai: những tầng lớp bị thống trị phản bác bằng những luận chứng định lượng các phương thức thống trị cũ dựa trên truyền thống, điều ngầm ẩn hay bản chất tự nhiên có thể quay ngược lại công cụ thống kê. Chẳng hạn, những yêu sách về công bằng của phong trào công nhân và, gần đây hơn, của phong trào nữ quyền vận dụng đến luận chứng thống kê.

Trong khi các khoa học xã hội định lượng vận dụng kĩ thuật này như một công cụ chứng cứ thì khoa học chính trị quan tâm đến kĩ thuật này theo một cách hoàn toàn khác, như là một công cụ cầm quyền hay cai trị, theo một hướng so sánh được với hướng được Porter khám phá. Trào lưu nghiên cứu này được biểu trưng bằng vài trang trong tác phẩm Sécurité, territoire, population của Michel Foucault (2004a, trang 323). Ông gợi ý là thống kê xuất hiện, khoảng thế kỉ XVIII, vào lúc mà mối quan tâm của vua không chỉ là duy trì sức mạnh của mình mà còn quan tâm đến phúc lợi của của dân chúng trong vương quốc. Đối với những hình thức Nhà nước (kĩ sư, tự do, phúc lợi, keynesian, tân tự do) từng nối tiếp nhau trong hai thế kỉ qua, ta có thể liên kết những hình thức thống kê khác nhau (Desrosières, 2002a và 2008b). Đặc biệt, Nhà nước tân tự do đặt cơ sở trên việc đánh giá các thành tựu và kết quả (hay benchmarking) dựa trên những chỉ báo định lượng (Salais, 2010; Eyraud, 2011; và trên đây chương 1). Điều này trao cho sự lượng hoá một vai trò rất mới, không chỉ là vai trò mô tả và biểu trưng, mà còn là vai trò động viên và giám sát, như trong các kế hoạch của các nước xã hội chủ nghĩa cũ. Các vấn đề này, như đã thấy, được nghiên cứu rất nhiều ở Anh (Hood, 2002, Miller, 2004), chắc chắn vì Anh là một trong những quốc gia đầu tiên kiểu cai trị này bằng con số, ngay từ những năm 1980, với nội các bảo thủ Margaret Thatcher, lâu trước khi Pháp cũng bước theo hướng này.

Điều nghịch lí là kinh tế học, khoa học có tính định lượng nhất trong số các khoa học xã hội, dường như không quan tâm bằng ba khoa học trên đến việc lượng hoá như một hoạt động. Dưới thời Thatcher ở Anh đã có nghiên cứu về việc tư nhân hoá và hàng hoá hoá sự sản xuất thống kê công, hay ít ra là việc cho bên ngoài thầu một phần thống kê này (outsourcing). Dữ liệu thống kê công, trước đây là miễn phí, rồi phải trả tiền, một lần nữa trở thành miễn phí kể từ khi có thể dễ dàng tiếp cận chúng trên Internet, trong khuôn khổ của một phong trào chung hơn gọi là open data (dữ liệu mở) đối với một khối lượng lớn những dữ liệu thô chưa được xử lí, điều này đoạn tuyệt với một phần lớn những cách thực hành cũ của các nhà thống kê chuyên nghiệp. Sự phát triển của những cơ sở dữ liệu rồi khi cả tỉ data được ghi nhận trong các kho dữ liệu (warehouse data) cho một số ngày càng lớn các hoạt động của con người đã thay đổi sâu sắc kinh tế học định lượng mà vẫn không thể có được một cái nhìn toàn cục.

Một tâm lý học định lượng sẽ như thế nào? Do không thể nghiên cứu câu hỏi này nên chỉ có thể nêu một giả thiết nhỏ. Thống kê thường được trình bày như có khả năng làm dịu các căng thẳng và nhiệt huyết, bằng cách thiết lập một trung gian và một vách ngăn bảo vệ giữa con người và thế giới thực. Nhà xã hội học Barbara Laslett (1991) đã mô tả trường hợp thú vị của Willam Ogburn, người tiên phong của xã hội học Mĩ trong những năm 1920 và 1930. Điều đáng kinh ngạc là ông này không chỉ hoạt động tích cực cho xã hội học định lượng mà cũng còn cho phân tâm học[12] vốn phát triển mạnh lúc bấy giờ ở Hoa Kì. Laslett giải thích sự quan tâm kì lạ này bởi tuổi thơ bị xáo trộn và nỗi lo âu thường xuyên của Ogburn mà theo bà đã tìm thấy trong hai kĩ thuật này, thống kê và khám phá vô thức, những phương tiện để chế ngự nỗi lo âu và tiến hành một sự nghiệp thành công. Tất nhiên, điều này không đủ để điền một cách nghiêm túc ô cuối cùng trong bảng so sánh của chúng tôi giữa năm khoa học xã hội và nhân văn[13].

Kinh tế học, một khoa học riêng lẻ?

Cách nhìn so sánh năm khoa học trên đóng góp được gì? Ba khoa học đầu là sử học, xã hội học và khoa học chính trị có vài điểm chung khi nhìn theo quan điểm của bốn đầu vào (bốn cột). Mặc dù khác nhau, ba khoa học trên đều chia sẻ một số các phương pháp và ý tưởng. Mặt khác, trong mỗi một khoa học này đều có một phần được tách biệt thành hai xu hướng thường không biết đến nhau, một xu hướng định lượng và một phi định lượng. Còn kinh tế học và tâm lí học những thế giới vô cùng khác biệt. Một đặc thù của kinh tế học là sự căng thẳng lặp đi lặp lại giữa các cách tiếp cận suy diễn và quy nạp, liên quan đến thống kê. Tuy nhiên kinh tế học ít tham gia vào các vấn đề lí thuyết của việc kiến tạo dữ liệu bằng các khoa học khác. Trái lại, kinh tế học dành nhiều nỗ lực vào các vấn đề suy luận, đặc biệt bằng cách phát triển kinh trắc học. Kĩ thuật này sau đó lan toả sang các khoa học khác, đặc biệt trong xã hội học anglo-saxon. Mặt khác, ngay từ những năm 1930, tâm lí học đã quan tâm đến suy luận thống kê và kiểm định các giả thiết.

André Orléan (1950-)

Tình hình trên ảnh hưởng đến các chương trình đào tạo đại học các chuyên ngành. Những sinh viên mới học sử hoặc tâm lí thường có một nền văn hoá nhân văn và triết học. Họ được đào tạo trong việc phê phán các nguồn, các vấn đề phân loại và mã hoá trong lúc những nhà kinh tế tương lai ít được đào tạo về mặt này. Trái lại, các nhà kinh tế này được đào tạo sâu hơn về kinh tế toán và kinh trắc học. Những nhà kinh tế Pháp, tập hợp trong Hội kinh tế chính trị học Pháp (AFEP) do André Orléan làm chủ tịch, nỗ lực khuyến khích tính đa nguyên của các cách tiếp cận và sự cởi mở chuyên ngành của mình đối với các khoa học khác. Theo chúng tôi, cách tiếp cận được đề xuất ở đây, mặc dù chưa đầy đủ, dường như có thể cung cấp những yếu tố để suy nghĩ cho các dự án của AFEP.

Thư mục

AMOSSÉ T. et de PERETTI G., 2011, “Hommes et femmes en ménage statistique, une valse en trois temps”, Travail, genre societés, n0 23, p. 23-46.

ANDERSON M. J., 1988, The American Census. A Social History, Yale University Press, Neww Haven/London.

ARMATTE M., 2003a, La science économique comme ingénierie. Quantification et modélisation, Presses des Mines, Paris.

ARMATTE M., 2008b, Gouverner par les nombres, Presses des Mines, Paris.

ARMATTE M., 2010, La science économique comme emgénierie. Quantification et modélisation, Presses des Mines, Paris.

BARDET F. et CUSSO R., 2012, “Les essais randomisés controlés, révolution des politiques de développement? Une évaluation par la Banque mondiale de l’empowerment au Bangladesh”, Revue française de socio-economie, n0 10, p. 175-198.

BEAUD J-P. et PRÉVOST J-G., 1993, “La structuration de l’appareil statistique canadien, 1912-1921”, The Canadian Historical Review, vol. 75 n0 3, p. 395-413.

BLUM A. et MESPOULET M., 2003, L’anarchie bureaucratique. Statistique et pouvoir sous Staline, La Découverte, Paris.

BOURDIEU P., 1973, “L’opinion publique n’existe pas”, Les Temps modernes, n0318, p. 1292-1309.

BOURDIEU P., 1976, “Le champ scientifique”, Actes de la recherche en sciences sociales, vol. 2, n02-3, p. 88-104.

BOURDIEU P., 1979, La distinction. Critique sociale du jugement, Minuit, Paris.

BOUMANS M., 1992, “A case of limited physics transfer. Jan Tinbergen ressources for re-shaping economics”, Tinbergen Institute for Research Series, Amsterdam.

BRIAN E., 1994, La mesure de l’État. Administrateurs et géomètres au XVIè siècle, Albin Michel, Paris.

BURNS A. F. et MITCHELL W C., 1946, Measuring Business Cycles, NBER, New York.

CALLON M., 1989, La science et ses réseaux. Genèse et circulation des faits scientifiques, La Découverte, Paris.

CHIAPELLO E. et DESROSIÈRES A., 2006, “La quantification de l’économie et la recherche en sciences sociales, paradoxes, contradictions et omissions. Le cas exemplaire de la positive accounting” in EYMARD-DUNERNAY F. (dir.), L’économie des conventions. Méthodes et résultats, tome 1, Débats, La Découverte, Paris, p. 297-310.

CICOUREL A., 1964, Methods and Measurement in Sociology, The Free Press of Glencoe, New York.

COUTROT T. et EXERTIER G., 2001, “La loi des grands noms. Quand le ‘non-emploi’ efface le chômage, L’année de la régulation, n0 5, p. 256-279.

CRONBACH L. J., 1957, “The Two Disciplines of Scientific Psychology”, American Psychologist, n012, p. 671-684.

CROSBY A. W., 2003, La mesure de la réalité. La quantification dans la société occidentale, Allia, Paris.

DASTON L., 1992, “Objectivity and the escape from perspective”, Social Studies of Science, vol. 22, n0 5, p. 715-731.

DESROSIÈRES A., 1993 (tái bản năm 2000 với lời bạt chưa từng xuất bản của tác giả), La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, La Découverte, Paris, (bản dịch tiếng Anh: The Politics of Large Numbers. A History of Statistical Reasoning, Harvard University Press, Cambridge, 1998; bản dịch tiếng Việt: Chính sách các số lớn. Lịch sử lí tính thống kê, NXB Trí thức, Hà Nội, 2015).

DESROSIÈRES A., 2001a, “How real are statistics? Four possible attitudes”, Social Research, n0 68, p. 339-355.

DESROSIÈRES A., 1996b (2003), “Du travail à la consommation: l’évolution des usages des enquêtes sur le budget des familles”, Journal de la Société française de statistique, vol. 144, n0 1-2, p. 75-111.

DESROSIÈRES A., 2003a, “Historiser l’action publique: L’Etat, le marché et les statistiques” (bản dịch tiếng Việt: Lịch sử hoá hành động công: Nhà nước, thị trường và thống kê) in Historicités de l’action publique, PUF, Paris, 2003, trang 207-221 (bản dịch tiếng Anh: 2003, “Managing the economy, the state, the market and statistics” trong Porter T và Ross D. (chủ biên), The Cambridge History of Science, vol.7, Modern Social and Behavioral Sciences, Cambridge University Press, Cambridge.

DESROSIÈRES A., 2008b, Gouverner par les nombres, Presses des Mines, Paris.

DESROSIÈRES A. và THÉVENOT L., 1998, (tái bản năm 2002), Les catégories socio-professionnelles, La Découverte, coll. Repères, Paris.

DIDIER E. 2009, En quoi consiste l’Amérique? Les statistiques, le New Deal et la démocratie, La Découverte, Paris.

EYRAUD C., 2011, “Une comptabilité d’entreprise pour les États? Un dispositif de quantification économique soumis à l’analyse sociologique. Le cas français”, Sociologie et sociétes, vol. 43, n0 2, p. 91-116.

FOUCAULT M., 2004a, Sécurité, territoire, population. Cours au Collège de France (1977-1978), Gallimard/Seuil, Paris.

FOURQUET F., 1980, Les comptes de la puissance. Histoire de la comptabilité nationale et du Plan, Recherches, Paris.

GADREY J., JANY-CATRICE F., 2005, Les nouveaux indicateurs de richesse, La Découverte, coll. Repères, Paris.

GIGERENZER G. và MURRAY D. J., 1987, Cognition as Intuitive Statistics, Erlbaum, Hillsdale.

GIGERENZER G. et alii, 1989, The Empire of Chance. How Probability changed Science and Everyday Life, Cambridge University Press, Cambridge.

GINSBURG C., 1980, Le fromage et les Vers. L’univers d’un meunier friouland au XVIè siècle, Aubier, Paris.

HACKING I., 1990, The Timing of Chance, Cambridge University Press, Cambridge.

HACKING I., 1999, The Social Construction of What?, Harvard University Press, Cambridge (bản dịch tiếng Pháp: Entre science et réalité. La construction sociale de quoi? La Découverte, Paris, 2001).

HALBWACHS M., 1913, La classe ouvrière et les niveaux de vie, Alcan, Paris.

HALD A., 1998, A History of Statistical Statistics, from 1750 to 1930, Wiley, New York.

HAUTCOEUR P. C., 2002, “Entre micro et macro, quelle place pour le quantitatif en histoire economique?”, Historiens et géographes, n0 180, p. 139-146.

HÉRAN F., 1984, “L’assise statistique de la sociologie”, Économie et statistique, n0 168, p. 23-35.

HORNE J., 2004, Le musée social. Aux origines de l’État-providence, préface de P. Rosanvallon, Belin, Paris.

HOOD C., 2002, “Control, bargains, and cheating, the politics of service reform”, Journal of Public Administration Research and Theory, vol. 12, n0 3, p. 309-332.

KEVLES D.J, 1995, Au nom de l’eugénisme. Génétique et politique dans le monde anglo-saxon, PUF, Paris.

KIRK S. et KUTCHINS H., 1998, Aimez vous le DSM? Le triomphe de la psychiatrie américaine, Les empêcheurs de penser en rond, Institut Synthelabo, Le Plessis-Robinson.

KLEIN J. L., 1997, Statistical Visions in Time. A History of Time Series Analysis 1662-1938, Cambridge University Press, Cambridge.

KLEIN J. L., et MORGAN M. S. (dir.), 2001, The Age of Economic Measurement, sipplement annuel au vol. 33 d’History of Political Economy, Duke University Press, Durham/London.

LABROUSSE A., 2008, “Le Methodenstreit, une affaire close?”, in ALCOIFFE A. et DIEBOLD C. (dir.), La pensée économique de langue allemande, Economica, Paris.

LABROUSSE A., 2010, “Nouvelle économie du développement et essais cliniques randomisés, une mise en perspective d’un outil de preuve et de gouvernement”, Revue de la régulation, n0 7.

LASLETT B., 1991, “Biography as historical sociology. The case of William Fielding Ogburn”, Theory and Society, n0 20, p. 511-538.

LE BRAS H., 2000, Naissance de la mortalité. L’origine de la statistique et de la démographie, Gallimard/Le Seuil, Paris.

LE BRAS H. et TODD E., 2012, L’invention de la France, Atlas anthropologique et politique, Gallimard, Paris.

LEMERCIER C. et ZALC C., 2008, Méthodes quantitatives pour l’historien, La Découverte, coll. Repères, Paris.

LENOIR M., 1913, Études sur la formation et le mouvement des prix, Girard & Brière, Paris.

LEVY-LEBOYER M. et BOURGUIGNON F., 1985, L’économie française au XIXe siècle, Eonomica, Paris.

LOTTIN J., 1908, “La statistique morale et le déterminisme”, Journal de la Société statistique de Paris, vol. 49, n010, p. 317-342.

MACKENZIE D., 1981, Statistics in Britain, 1865-1930. The Social Construction of Scientific Knowledge, Edinburgh University Press, Edinburgh.

MARCHAND O. et THÉLOT C., 1991, Deux siècles de marché du travail. Population active et structure sociale, durée et productivité du travail, Insee, Paris.

MARTIN O., 1997, La mesure de l’esprit. Origines et développements de la psychométrie 1900-1950, L’ Harmatan, Paris.

MONSO O. et THÉVENOT L., 2010, “Le questionnement sur la societé française pendant quarante ans d’enquêtes Forrmation et Qualification professionnelle”, Économie et Statistique, n0 431-432, p. 13-36.

MESPOULET M., 2001, Statistique et révolution en Russie. Un compromis impossible (1880-1930), Presses universitaires de Rennes, Rennes.

MÉNARD C., 1977, “Trois formes de résistance aux statistiques, Say, Cournot, Walras”, in INSEE, Pour une histoire de la statistique, Tome 1, Insee/Economica, Paris, p. 417-429.

MILLER P., 2004, “Governing by numbers, why calculative practices matter”, inAMIN A. et RHRIFT N. (dir.), The Blackwell Economy Reader, Blackwell Malden, p. 179-190.

MIRAU C., 2002, “L’“affaire Laroque-Salanié”, une controverse avortée en matière d’expertise économique et sociale”, Genèses, n0 49, p. 110-122.

MIROWSKI P., 1989, “The measurement without theory controversy”, Économie et Sociétés, série OEconomia, n0 23, p. 109-131.

MORGAN M. S., 1990, The History of Econometric Ideas, Cambridge University Press, Cambridge.

MORGENSTERN O., 1944 (tái bản năm 1963 và năm 1972), On the Accuracy of Economic Observations, Princeton University Press, Princeton (bản dịch tiếng Pháp: L’illusion statistique. Précision et Incertitude des données économiques, Dunod, Paris, 1950).

ORLÉAN A., 2001, “Le rôle des conventions dans la logique monétaire” in SALAIS R. et THÉVENOT L. (dir.), Le travail, marchés et conventions, Insee/Economica, p. 219.238.

ORLÉAN A., 2011, L’empire de la valeur. Refonder l’économie, Le Seuil, Paris.

PORTER T., 1986, The Rise of Statistical Thinking 1820-1900, Princeton University Press, Princeton.

PORTER T., 1994, “Making things quantitative”, in POWER M. (dir.), Accounting and Science, Cambridge University Press, Cambridge, p. 36-56.

PRÉVOST J-G., 2009, A Total Science. Statistics in Liberal and Fascist Italy, McGill Queen’s University Press, Montréal/Kinston.

ROSCH E. và LLOYD B. B. (chủ biên), 1978, Cognition and Categorization, Erlbaum, New York.

SALAIS R., 2010, “Usages et mésusages de l’argument statistique, le pikotage des politiques économiques par la performance”, Revue française des affaires sociales, n0 1-2, p. 129-147.

SALSBURG D, 2001, The Lady Tasting Tea. How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century, Freeman, New York.

SIEGFRIED A., 1913, Tableau politique de la France de l’Ouest sous la IIIè République, Armand Colin, Paris.

SIRACUSA J., 2012, Compter et interpréter les statistiques. Un examen critique des usages de la quantification en sociologie, thèse pour l’habilitation à diriger les recherches, Université Paris-I, Paris.

STIGLER S., 1986, The History of Statistics. The Measurement of Uncertainty before 1900, Harvard University Press, Cambridge.

SPEARMAN C., 1904, “General intelligence objectively determined and measured”, American Journal of Psychology, n015, p. 201-293.

SZRETER S., 1996, Fertility, Class and Gender in Britain, 1860-1940, Cambridge University Press, Cambridge.

THÉVENOT L., 1984, “Rules and implements, investments in forms”, Social Science Information, vol.23, n0 1, p.145 (bản dịch tiếng Pháp “Les investissements de formes”, Cahiers du Centre d’études de l’emploi, n029, PUF, Paris, 1986, p. 21-71).

THIRY G., 2012, Au delà du PIB, un tournant du PIB. Enjeux méthodologiques, théoriques et épistémologiques de la quantification, thèse de doctorat en sciences économiques et gestion, sous la direction d’Isabelle Cassier, Université catholique de Louvain, Louvain.

TOUCHELAY B., 1993, L’INSEE des origines à 1961, évolution et relation avec la réalité économique, politique et sociale, thèse de doctorat, université de Paris-12, Paris.

VANOLI A., 2002, Une histoire de la comptabilité nationale, La Découverte, Paris (bản dịch tiếng Anh: A History of National Accounting, IOS Press, Amsterdam, 2005).

VINING R. et KOOPMANS T. C., 1949, “Methodological issues in quantitative economics”, Review of Economics and Statistics, n0 15, p. 77-94.

WEBER F. et alii, 1992, “Histoire et statistique. Questions sur l’anarchronisme des séries longues”, Genèses, n09, p. 90-119.

Nguyễn Đôn Phước dịch

Nguồn: “La quantification des sciences sociales: une comparaison historique”, chương 11 cuốn Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publiques của Alain Desrosières, Paris, La découverte, 2014, trang 234-261.

 

* * *

 

CÁCH NĂM BỘ MÔN NHÌN SỰ LƯỢNG HOÁ

 

LƯỢNG HOÁ

SUY LUẬN VÀ KIẾN GIẢI

PHÊ PHÁN

ĐẢO NGƯỢC CÁI NHÌN

 

Từ con chữ đến con số

Các hình thức tương đương

Từ cái riêng đến cái khái quát

Xác suất và diễn biến

Các hình thức phản tư và các tranh luận

Các bộ môn nói gì

 

 

SỬ HỌC

Làm việc trên tư liệu

Tương đương liên thời gian

Thời gian thuần nhất và trừu tượng, đối lập với thời gian trải nghiệm

Lịch sử theo chuỗi thời gian, kinh tế và xã hội. Simiand, Labrousse, Braudel. Ý tưởng về “thời lượng dài”

Lập quan hệ giữa các chuỗi thời gian dài

Truyền thống phê phán các nguồn tư liệu

Tính vô ước của những dữ liệu thô thuộc các thời kì khác nhau

Lịch sử vi mô (Ginzburg)

Bước ngoặc phê phán (1989)

Lịch sử hoá việc phân loại, quy trình ghi nhận việc xử lí, sử dụng dữ liệu và thủ tục của các định chế

 

XÃ HỘI HỌC

Tương đương bằng những tiêu chí có sẵn (tựa quyền) hay theo kiểu (giống nhau)

Câu hỏi đóng trong các cuộc điều tra

Luật các số lớn: hộp Bernoulli, các nguyên nhân không đổi.

Quetelet và con người trung bình.

Thống kê như công cụ phát lộ.

Phân tích các tương ứng.

Hồi quy logistic.

Tất định luận và tự do ý chí.

Mã hoá. Phê phán việc xác lập sự tương đương.

Phương pháp luận dân tộc học

Tương tác người điều tra-người được điều tra.

Cách đặt câu hỏi.

Định lượng-định tính. Linguistic turn.

Đối lập giải thích/thông hiểu.

Xã hội học thống kê như là công cụ phối hợp.

Công cụ của kẻ yếu thế (Porter)

Tính và khách quan.

Lượng hoá định hình thế giới, tạo một ngôn ngữ chung, những đối tượng đứng vững được, những không gian so sánh

 

KHOA HỌC

CHÍNH TRỊ

Kết quả bầu phiếu

Các hồi đáp các cuộc điều tra về sở thích ủng hộ hay về dự định bỏ phiếu

Bản đồ bầu phiếu (Siegfried)

Mô phỏng bầu cử (straw votes). Thăm dò dư luận (Gallup).

Xã hội học bầu cử: tiêu chí phân tích địa lí và xã hội-dân số

Dư luận công chúng không tồn tại.

Các cuộc thăm dò phi bối cảnh hoá.

Vấn đề các bảng câu hỏi không có trả lời.

Phê phán nền dân chủ thăm dò (Bourdieu)

Chủ nghĩa tân tự do.

Cai trị bằng con số.

Đánh giá thành tựu bằng những chỉ báo định lượng.

Bảng xếp hạng và benchmarking.

 

KINH TẾ HỌC

Tiền tệ như vật ngang giá chung.

Kế toán doanh nghiệp.

Hệ thống kế toán quốc gia.

Dấu vết sinh thái. Phát thải CO2.

Chỉ số giá cả. Biểu đồ.

Chu kì và phong vũ biểu.

Kinh trắc học, không có (Lenoir, Tinbergen) hay có xác suất Haavelmo, Cowles Commission).

Mô hình BAR (Sims)

Thử nghiệm ngẫu nhiên.

Marx, lượng hoá theo thời gian lao động.

Phê phán cũ xưa: Say, Cournot, Walras.

Methodenstreit.

Tranh luận Vining-Kooopmans.

Thống kê kinh tế đối lại kinh trắc học.

Phê phán GDP (Gadrey).

Tư nhân hoá và hàng hoá hoá sản xuất thống kê và các nghiên cứu thị trường.

Định giá hay miễn phí các kho dữ liệu.

 

TÂM LÍ HỌC

Kết quả các trắc nghiệm.

Thước đo sự thông minh.

Xác suất chủ quan: Bayes. Não hoạt động như thế nào (Kahneman và Tversky).

Tâm lí học nhận thức.

Hai tâm lí học (Cronbach, 1957). Tâm lí học tổng quát: Wundt, tâm lí con người nói chung. Trắc nghiệm suy luận (Gigerenzer).

Tâm lí học khác biệt: phân tích nhân tố của các nhà tâm lí học (Spearman, Thurstone).

Phê phán IQ.

Phê phán sự lượng hoá các rối loạn tâm bệnh học (PMSI).

Đánh giá các liệu pháp bằng những siêu phân tích: phân tâm học đối lại TCC.

Tâm lí học thống kê, trấn an và đẩy lùi các đam mê.

Ogburn hoạt động tích cực đồng thời cho xã hội học định lượng lẫn cho phân tâm học.




Chú thích:

[1] Chương này bắt nguồn từ một bài viết có tựa “Lượng hoá các khoa học: một quan điểm lịch sử và so sánh” được trình bày tại hội thảo “Thước đo (kinh tế học): từ số học chính trị đến toán học kinh tế”, École française de Rome, ngày 7 tháng 9 năm 2012.

[2] Cũng còn có thể nêu nhiều khoa học nhân văn và xã hội khác. Một trong số này là dân số học mà ngay từ nguồn gốc của nó là gần như hoàn toàn có tính định lượng. Một số khác ít có tính định lượng hơn: địa lí học, nhân học, thời tiền sử. Một số chủ đề ở đây đã được đề cập trong hai bài viết bằng tiếng Italia. Một bài bàn về việc lịch sử hoá thống kê công (Desrosières, 2003a và 2008b); bài thứ hai phân tích tác động ngược của các chỉ báo định lượng trên các tác nhân (xem trên đây, chương 1).

[3] Về lịch sử kĩ thuật này, xem hồ sơ Penser et mesurer la structure (Tư duy và đo đạc cấu trúc) của tạp chí Histoire et Mesure, vol. 12, n03-4, 1997; cũng như hồ sơ Matériaux pour l’histoire de l’analyse des données (Về lịch sử của phân tích dữ liệu) của tạp chí Journal électronique d’histoire des probabilites et des statistiques, vol. 4, n02, décembre 2008.

[4] Trong nghiên cứu của ông về “trường khoa học” (1976), Bourdieu lấy cảm hứng từ các phân tích của Marx về sản xuất, khi phân biệt trong số những sản xuất khoa học, việc “sản xuất tư liệu sản xuất” (khu vực I) và việc “sản xuất tư liệu tiêu dùng” (khu vực II). Sự phân biệt ghi nhận ở đây giữa hai kiểu phát biểu và phê phán các phân biệt trên có cùng bản chất, khi nhận xét là các phát biểu định lượng thường thuộc về khu vực II.

[5] Bốn ví dụ về cách lịch sử hoá này: Brian (1994) về các cuộc tổng điều tra ở Pháp trong thế kỉ XVIII; Desrosières (2003b) về các cuộc điều tra “ngân sách các hộ gia đình” trong thế kỉ XIX và XX; Monso và Thévenot (2010) về các cuộc điều tra “đào tạo và trình độ nghề nghiệp” (FQP) của Insee, từ năm 1964 đến năm 2003, Amossé et de Peretti (2011) về vị trí tương đối của cá nhân và các hộ gia đình trong các cuộc điều tra dân số và xã hội trong những năm từ 1950 đến 2000.

[6] Jacques Siracusa (2012) đã nghiên cứu rất chi tiết những lập luận được nêu lên tại các cuộc tranh luận trong những trào lưu đa dạng của xã hội học Mĩ.

[7] Phê phán “chất lượng kém” này của các nguồn dữ liệu và tính “không thích hợp của chúng với những yêu cầu của khoa học” có tính lặp đi lặp lại, như sự thành công và và nhiều lần tái bản cuốn sách, với một cái tựa có ý nghĩa Ảo tưởng thống kê, của nhà kinh tế Mĩ Oscar Morgenstern (1944) cho thấy. Nhưng thường không vì thế mà đã có sự suy nghĩ về lịch sử và xã hội học của các nguồn tư liệu này, như đó là trường hợp trong các khoa học xã hội khác.

[8] Tuy không đề cập đến những thực tiễn xã hội bí hiểm gán cho các con số một quyền lực nội tại, như thuật bói số, Hervé Le Bras (2000) có những chỉ dẫn thú vị về cách mà, vào cuối thời Trung Cổ, những suy nghĩ kiểu này về cái chết đã dần dần biến đổi thành thống kê về số tử vong. Crosby (2003) cung cấp một lịch sử về sự tiến bộ của sự lượng hoá vào thời Trung Cổ.

[9] Để mô tả ba cách thực hành này, Michel Armatte sử dụng một ẩn dụ rất sinh động, ẩn dụ của một trận đá bóng phát qua truyền hình. Quan điểm nội phát luận tương thích với một máy quay chỉ theo dõi những chuyển động của quả bóng, không ghi hình các cầu thủ. Những nhà ngoại phát luận theo dõi những bước chạy của các cầu thủ, nhưng không thấy được quả bóng. Cuối cùng những người ủng hộ STS cho thấy toàn bộ trận đấu. Lợi thế lớn của ẩn dụ này là gợi ý rằng ta không thể tách rời các khái niệm và các hình thức với những cách sử dụng chúng và với những quỹ đạo của chúng khỏi các tình huống.

[10] Cho dù một số các tác giả này không nhận nhãn hiệu này.

[11] Ta gặp lại ở đây những tranh luận và phê phán khi các khoa học xã hội vận dụng sự lượng hoá đối với những cách sử dụng của xã hội, nhưng lần này với một tác động hoàn toàn khác.

[12] đến độ đi thăm Freud ở Wien năm 1936 và đề nghị ông ta lượng hoá phân tâm học, điều mà Freud quyết liệt từ chối (thông tin do Barbara Laslett cung cấp bằng truyền khẩu).

[13] Quả thật là trong bảng của chúng tôi, dòng tâm lí học rất không đủ tài liệu tham khảo.

Print Friendly and PDF
Nhãn: