What puts the science in social science?

社会科学の「科学」たる所以は何でしょうか？

The things you probably think of as science – like biology, or physics, or chemistry – can seem a world apart from sociology and the concepts we've introduced so far.

生物学や物理学、化学のような、いわゆる「科学」と、これまで紹介してきた社会学の概念は、かけ離れているように思えるかもしれません。

But sociology is a type of science – it's just not one that uses beakers or microscopes.

しかし社会学も科学の一種です。ただビーカーや顕微鏡を使わないだけなのです。

Rather than investigating the physical, natural world, sociology explores the social world.

物理的な自然界を調べるのではなく、社会学は社会という世界を探求します。

Now, there are different schools of thought within sociology about the best way to understand the social world.

社会学の中には、社会をどう理解するのが最善かについて、いくつかの立場があります。

But one of the primary means of conducting sociology uses many of the same basic principles and methods as any of your hard, clinical sciences.

その主要な手法の一つは、自然科学と同じ基本原則や方法を多く用いています。

Can sociology use the scientific method?

社会学は科学的方法を使えるのでしょうか？

Check!

もちろんです！

Does it rely on empirical data?

実証データに基づいているのでしょうか？

Check!

もちろんです！

And graphs?

グラフも使うのでしょうか？

Heck yeah!

もちろん使います！

Science is really any practice that uses a systematic method of observation to gain knowledge.

科学とは、体系的な観察方法で知識を得る営み全般を指します。

And you probably know that systematic method as the scientific method.

その体系的な方法こそが、いわゆる科学的方法です。

Basically, you come up with some question about the world, and then develop a testable theory about how you can answer that question.

まず世界についての問いを立て、それに答えるための検証可能な理論を組み立てます。

And you develop and test your theory by gathering empirical evidence – that is, verifiable information that's collected in a systematic way.

そして、体系的に集められた検証可能な情報、つまり実証的証拠を集めて理論を検証します。

Now, whether you're using it to explore the natural world or the social world, the scientific method is rooted in the philosophy known as positivism.

自然界を探るにせよ社会を探るにせよ、科学的方法は「実証主義」という哲学に根ざしています。

First laid out by Auguste Comte – yes, the same Auguste Comte that we introduced as the founder of sociology a couple episodes ago – positivism argues that phenomena can be studied through direct observation,

実証主義を最初に提唱したのは、以前社会学の創始者として紹介したオーギュスト・コントです。現象は直接観察によって研究できる、というのがその主張です。

and that these observations can be pulled together into theories or facts that can help us understand how the world works.

そして、その観察をまとめることで、世界の仕組みを理解する理論や事実にたどり着けるとされます。

Now, you might be wondering where the positive and positivist comes into play.

では「ポジティブ」や「実証主義」という言葉がどう関係するのか、気になりますよね。

Was Comte just a glass-half-full kind of guy?

コントは単なる楽観主義者だったのでしょうか？

Well, positive in this case doesn't refer to optimism, and it doesn't mean I'm positive that I'm right.

実は、ここでの「ポジティブ」は楽観という意味でも、「絶対正しい」という確信の意味でもありません。

Instead, a positive theory is one that's objective and fact-based, whereas a normative theory is subjective and value-based.

実証的な理論とは客観的で事実に基づくものであり、規範的な理論は主観的で価値観に基づくものです。

Which brings us to the first of our three types of sociological inquiry – positivist sociology, or the study of society based on systematic observations of social behavior.

ここから、社会学的探求の三つのタイプのうち最初、実証主義社会学の話に入ります。社会的行動の体系的観察に基づく社会の研究です。

And here, objective is the key word.

ここでの鍵となる言葉は「客観性」です。

As scientific researchers, sociologists must set aside their own values and beliefs to approach their work as neutral observers, and use empirical evidence to answer questions about how the social world works.

科学的研究者として、社会学者は自分の価値観や信念を脇に置き、中立的な観察者として研究に臨み、実証的証拠を使って社会の仕組みに関する問いに答える必要があります。

So, what kind of evidence are you looking for?

では、どんな証拠を探せばよいのでしょうか？

If you're doing quantitative research, you want data.

量的研究をするなら、必要なのはデータです。

Quantitative research is the study of observable relationships in the world using mathematical or statistical methods.

量的研究とは、数学的または統計的な手法を使って、世界で観察できる関係性を研究することです。

Basically, quantitative evidence is information that you can count or tally up.

つまり、量的証拠とは数えたり集計したりできる情報のことです。

But this doesn't just mean number-based data like income or age.

ただし、これは収入や年齢のような数値データだけを指すわけではありません。

You can also use it to categorize people or things, like the state you live in, your gender, or your race.

住んでいる州や性別、人種など、人や物を分類するためにも使えます。

And quantitative evidence can be used in lots of different ways.

量的証拠は、様々な方法で活用できます。

For example, there's descriptive data, which does just what it sounds like – it describes facts relevant to the question you're researching.

例えば記述データは、その名の通り、研究している問いに関連する事実を記述するものです。

Like, maybe you want to know how income is distributed across households in the United States.

例えば、アメリカの世帯間で所得がどう分布しているか知りたいとします。

Quantitative data are your friend here.

こういう時こそ量的データが役に立ちます。

This graph is the distribution of household incomes in 2014, produced by the US Census Bureau.

このグラフは、米国国勢調査局が作成した2014年の世帯所得の分布です。

The height of the bars in the graph indicate the number of households at a certain income level.

グラフの棒の高さは、ある所得水準にある世帯数を示しています。

And the point labeled 50th is an important one, because it's the median income – the absolute middle observation in the sample.

「50番目」と書かれた点が重要で、これは中央値、つまりサンプルのちょうど真ん中の値です。

That means that 50% of households have lower incomes than that level, and 50% have higher incomes.

つまり、50%の世帯がそれより低い所得で、50%がそれより高い所得ということです。

In this case, the median income is $53,700.

この場合、所得の中央値は53,700ドルです。

But be careful about the conclusions you draw from this graph.

ただし、このグラフから導く結論には注意が必要です。

The median may be the observation in the middle, but it's not the same as the average household income.

中央値は真ん中の値ですが、平均世帯所得とは同じではありません。

That distinction goes to the mean, which is the sum of all the values divided by the number of observations.

その平均こそが「平均値」であり、全ての値の合計をデータ数で割ったものです。

So, in 2014, the mean household income was $75,700.

2014年、世帯所得の平均値は75,700ドルでした。

That's a lot higher than the median – what's up with that?

中央値よりずっと高いですね。一体どうしてでしょう？

Why is there a gap between the mean and the median?

なぜ平均値と中央値の間に差があるのでしょうか？

Well, think back to the group that the Occupy Wall Street movement was concerned with – the 1%.

ウォール街占拠運動が問題視していた集団、「上位1%」を思い出してください。

That political label is actually a descriptive statistic – it describes the percent of the population with the highest income.

この政治的な呼び名は、実は記述統計の一種です。所得が最も高い層の割合を表しています。

And the fact that the income of that 1% is so much higher than the incomes of the other 99%, that's why we have a gap between the mean and the median.

その1%の所得が残り99%よりはるかに高いという事実こそが、平均値と中央値の差を生む理由なのです。

And I'm not being political here – it's pure mathematics.

これは政治的な話をしているのではなく、純粋な数学の話です。

If you have 99 people making $50,000 per year and 1 person making $50 million per year, what's going to happen to the mean income?

年収5万ドルの人が99人、年収5000万ドルの人が1人いるとしたら、平均所得はどうなるでしょう？

It's going to be pulled way up by the one very rich person.

たった一人の富裕層によって、大きく引き上げられてしまいます。

Even though the mode, or the most common observation in your sample, is the same as the median income, $50,000, the mean will be over half a million dollars.

最頻値、つまりサンプル中で最も多い値は中央値と同じ5万ドルなのに、平均値は50万ドルを超えてしまうのです。

Another type of evidence that sociologists use is qualitative data, or information that's not in numerical form.

社会学者が使うもう一つの証拠は質的データ、つまり数値化されていない情報です。

Where quantitative data try to measure, qualitative data try to illustrate or characterize.

量的データが「測る」ことを目指すのに対し、質的データは「描写する」「特徴づける」ことを目指します。

Sometimes, the information that you need can't, or shouldn't, be distilled into a number in a spreadsheet.

必要な情報が、表計算ソフトの数字に落とし込めない、あるいは落とし込むべきでないこともあります。

Instead, you use descriptions of the world, gathered through interviews, questionnaires, and first-hand observation.

その代わりに、インタビューやアンケート、直接観察を通じて集めた描写を使うのです。

Like, why do some people get married, and some people commit to long-term partnerships without getting married?

例えば、結婚する人と、結婚せずに長期的なパートナーシップを選ぶ人がいるのはなぜでしょうか？

Maybe some of that is quantifiable, but a lot of the process behind making a decision like that is going to come down to how the couple feels about marriage, and that can't be easily stated in a statistic.

数値化できる部分もあるでしょうが、その決断の多くは、二人が結婚についてどう感じるかにかかっており、それは簡単に統計で表せるものではありません。

There are, of course, limitations to sociology as a positivist discipline.

もちろん、実証主義的な学問としての社会学には限界もあります。

Not everything you want to know about society is going to fit into observable, measurable categories.

社会について知りたいことのすべてが、観察可能で測定可能なカテゴリーに収まるわけではありません。

And what's worse – I don't know if you've noticed this – but human beings are pretty unpredictable.

さらに悪いことに、気づいているかもしれませんが、人間はかなり予測不可能な存在です。

In much of the natural sciences, the environment in which research is done is completely controlled by scientists.

多くの自然科学では、研究が行われる環境は科学者によって完全に制御されています。

Like microbes in a petri dish, they're probably not going to develop free will and mess around with your carefully designed experiment.

シャーレの中の微生物のように、自由意志を持って慎重に設計された実験を台無しにすることはまずありません。

But if you're studying human behavior, you can't control the environment, or how your subject interacts with that environment.

しかし人間の行動を研究する場合、環境や、被験者がその環境とどう関わるかを制御することはできません。

So, if you're interested in, say, the effects of quality parenting on child development, you can't randomly assign babies to parents.

例えば、良質な子育てが子どもの発達に与える影響に関心があっても、赤ちゃんを無作為に親に割り当てることはできません。

Because ethics.

倫理があるからです。

Parents apparently want to raise their own spawn.

親というものは、どうやら自分の子どもを育てたいものらしいのです。

But more than that, you might not want to be controlling the environment so much.

それ以上に、環境をあまり制御したくない場合もあります。

If you're interested in how humans behave in the real world, you don't want your research methods to make them act differently than they otherwise would.

現実世界での人間の振る舞いに関心があるなら、研究方法によって普段とは違う行動を取らせたくはないはずです。

Because the fact is, subjects might change how they behave if they know they're being observed.

というのも、観察されていると分かると、被験者は行動を変えてしまうことがあるからです。

For a really fun and fascinating example of this, let's go to the Thought Bubble.

この面白くて興味深い例として、シンキング・バブルのコーナーへ行きましょう。

In the late 1920s, Austrian sociologist Elton Mayo went to a telephone factory known as the Hawthorne Works in Cicero, Illinois.

1920年代後半、オーストリア出身の社会学者エルトン・メイヨーは、イリノイ州シセロにあるホーソン工場という電話製造工場を訪れました。

His goal was to help the Western Electric Company figure out how to make its workers more productive.

彼の目的は、ウェスタン・エレクトリック社が従業員の生産性を上げる方法を見つける手助けをすることでした。

So Mayo split the factory staff into groups – a control group, who kept working under the same conditions as always, and an experimental group.

メイヨーは工場の従業員をグループに分けました。いつも通りの条件で働き続ける対照群と、実験群です。

For the experimental group, Mayo made a series of changes to their working environment.

実験群に対して、メイヨーは労働環境に一連の変更を加えました。

He'd give them different work hours, changed up their rest breaks, even turned up the lights on the factory floor.

労働時間を変えたり、休憩時間を変えたり、工場の照明を明るくしたりしました。

And lo and behold, the changes seemed to work!

すると驚いたことに、その変更は効果があるように見えました！

The workers in the experimental group became more productive and absenteeism dropped.

実験群の従業員は生産性が上がり、欠勤も減りました。

But the truth is, the changes to the physical environment weren't what made the difference.

しかし実際には、物理的環境の変化そのものが違いを生んだわけではありませんでした。

Yes, brightening the room made the workers more productive, but it turned out, so did dimming the lights, and so did reversing all of the other changes that Mayo made.

確かに部屋を明るくすると生産性が上がりましたが、照明を暗くしても、他の変更を元に戻しても、同じように生産性が上がったのです。

Eventually, Mayo realized that the workers were working harder because he was observing them.

やがてメイヨーは、従業員が一生懸命働いていたのは、自分が観察していたからだと気づきました。

The fact that the workers knew someone was watching how hard they worked made them want to work harder.

誰かに見られていると分かっていたことが、従業員をより頑張らせたのです。

And this finding at the Hawthorne Works led future researchers to be much more aware of how their own presence influenced their findings.

このホーソン工場での発見により、後の研究者たちは、自分自身の存在が結果にどう影響するかをより意識するようになりました。

And to this day, the influence of an observer on the behavior of her participants is known as the Hawthorne Effect.

そして今日でも、観察者が被験者の行動に与える影響は「ホーソン効果」として知られています。

Thanks, Thought Bubble!

ありがとう、シンキング・バブル！

So yes, studying humans and their behavior scientifically can be … challenging.

というわけで、人間とその行動を科学的に研究するのは、確かに一筋縄ではいきません。

But yet another problem with positivist sociology is that not all social facts can be applied to all people in all time periods.

実証主義社会学のもう一つの問題は、すべての社会的事実が、あらゆる時代のあらゆる人に当てはまるわけではないということです。

In other words, truth is not always objective.

つまり、真実は必ずしも客観的とは限らないのです。

It's like when you tell someone about your favorite book.

お気に入りの本について誰かに話す時のことを考えてみてください。

If you're trying to convince them that Harry Potter is objectively the best book series ever written, then you don't know what the word objectively means at all.

「ハリー・ポッターが客観的に史上最高のシリーズだ」と説得しようとしているなら、「客観的」という言葉の意味を全く分かっていないことになります。

There is no objective truth about what the best book is – that's strictly subjective, an idea that's built on your own experiences and feelings.

どの本が最高かという客観的な真実は存在しません。それは完全に主観的なもので、自分自身の経験や感情に基づく考えです。

But as sociologists, we still find subjective experiences to be valid, and important, and even worth studying, even if we can't generalize them into some capital-T truth about the world.

しかし社会学者として、主観的な経験も正当で重要であり、世界についての「大文字の真実」に一般化できなくても、研究する価値があると考えます。

Instead, we might be interested in how patterns in people's subjective experiences form the structures that make up our social world.

むしろ、人々の主観的な経験のパターンが、社会を構成する構造をどう形作るのかに関心を持つのです。

In sociology, we talk about subjectivity as the meaning that people give to their own lived experiences.

社会学では、主観性とは、人々が自らの経験に与える意味のことを指します。

And this brings us to another way of doing sociology.

ここから、社会学のもう一つのやり方に話が移ります。

Interpretive sociology is the study of society that focuses on the meanings that people attach to their social world.

解釈社会学とは、人々が自らの社会的世界に付与する意味に焦点を当てる社会研究です。

While positivist sociology is more interested in whether a person acts a certain way – something you can see as an outside observer – interpretive sociology asks, why this behavior?

実証主義社会学が、外部の観察者として見える「ある人がどう行動するか」に関心を持つのに対し、解釈社会学は「なぜその行動を取るのか」を問います。

What's the meaning behind it?

その行動の背後にある意味は何なのか？

And how do people view their own actions and thoughts?

そして人々は自分自身の行動や考えをどう捉えているのか？

Interpretive sociologists approach their subjects with the aim of seeing the world from their subjects' perspective, rather than through quantitative data.

解釈社会学者は、量的データを通してではなく、被験者の視点から世界を見ることを目指して研究対象に向き合います。

So there are fewer statistics involved in this type of research.

そのため、この種の研究には統計があまり登場しません。

Instead, interpretive sociologists often use interviews or face-to-face interactions with their subjects to understand the world.

代わりに解釈社会学者は、対象者とのインタビューや対面のやり取りを通じて世界を理解しようとします。

Now, there's one more school of thought about how the science of sociology can be conducted, and it actually relaxes some of the assumptions we made early on about the objectivity of the researcher.

社会学という科学の進め方には、もう一つの立場があります。それは、先ほど前提とした研究者の客観性という考えを、いくらか緩めるものです。

These thinkers believe there's plenty of room in sociology for subjectivity, especially for values.

この立場の学者たちは、社会学には主観性、特に価値観の入る余地が十分にあると考えます。

Values are the ideas a person has about what's good and the attitudes they hold about how the world works.

価値観とは、何が良いかについての考えや、世界の仕組みに対する態度のことです。

And curiosity about a research topic often springs from these very values.

そして研究テーマへの関心は、しばしばこうした価値観から生まれます。

Many researchers are drawn to the study of sociology out of a desire to understand moral or political questions about how societies work.

多くの研究者は、社会の仕組みに関する道徳的・政治的な問いを理解したいという思いから、社会学の研究に惹かれています。

Like, what's the relationship between race and poverty in the United States?

例えば、アメリカにおける人種と貧困の関係はどうなっているのか？

How can understanding that relationship help break the connection between race and poverty?

その関係を理解することが、人種と貧困のつながりを断ち切るのにどう役立つのか？

The argument for value-driven research, rather than value-free research, is one of the origins of critical sociology, or the study of society that focuses on the need for social change.

価値中立的な研究ではなく価値主導の研究を求めるこの主張は、批判社会学の起源の一つです。批判社会学とは、社会変革の必要性に焦点を当てた社会研究のことです。

These ideas go back a long time, starting as early as the 19th century, when Jane Addams developed the Hull House,

こうした考え方は古くからあり、遡れば19世紀、ジェーン・アダムズがハル・ハウスを設立した頃にまで至ります。

an organization that not only provided things like housing and education to low-income people in Chicago, but also researched the causes of and solutions to the ills of poverty.

ハル・ハウスは、シカゴの低所得者に住居や教育を提供するだけでなく、貧困問題の原因と解決策を研究する組織でした。

We'll explore all these schools of thought throughout the rest of the series.

これらすべての立場については、シリーズの残りの回で掘り下げていきます。

But for now, we talked about sociology as a science.

今回は、科学としての社会学について話しました。

We discussed positivist sociology and how sociologists use empirical evidence to explore questions about the social world.

実証主義社会学や、社会学者が実証的証拠を使って社会に関する問いを探求する方法について論じました。

And we introduced two alternatives, interpretive sociology and critical sociology.

そして、解釈社会学と批判社会学という二つの別の立場も紹介しました。

Next time, we're going to learn how sociologists actually do their research.

次回は、社会学者が実際にどう研究を行うかを学びます。

Crash Course Sociology is filmed in the Dr. Cheryl C. Kinney Studio in Missoula, Montana, and it's made with the help of all these nice people.

クラッシュコース社会学は、モンタナ州ミズーラのシェリル・C・キニー博士スタジオで撮影されており、多くの方々の協力のもと制作されています。

Our animation team is Thought Cafe, and Crash Course is made with Adobe Creative Cloud.

アニメーションチームはソート・カフェで、クラッシュコースはAdobe Creative Cloudを使って制作されています。

If you'd like to keep Crash Course free for everyone, forever, you can support the series at Patreon, a crowdfunding platform that allows you to support the content you love.

Crash Courseをずっと誰でも無料で見られるようにしたいなら、Patreonでこのシリーズを支援できます。好きなコンテンツを支援できるクラウドファンディングです。

Speaking of Patreon, we'd like to thank all of our patrons in general, and we'd like to specifically thank our Headmaster of Learning, David Cichowski.

Patreonといえば、支援者の皆さん全員に感謝します。特にHeadmaster of Learningを務めるDavid Cichowskiさんには特別な感謝を。

Thank you for your support.

支援してくれてありがとうございます。