Исследования методом продольных срезов рассматривают временные вариации зависимой переменной, исследования методом перекрестных срезов – вариации среди разных групп населения. В обоих случаях экспланандум трансформируется. Вместо того чтобы попытаться объяснить явление «само по себе», мы пытаемся объяснить, как оно меняется во времени и пространстве. Успех объяснения частично измеряется тем, какую вариантность (variance) (техническая мера вариаций) оно допускает[7]. Полный успех объяснил бы все наблюдаемые вариации. Из общенационального исследования мы, например, могли бы выяснить, что процент людей, поддерживающих смертную казнь, строго пропорционален количеству убийств в расчете на 100 тыс. человек. Хотя эти результаты не смогли бы объяснить абсолютные цифры, они могли бы дать прекрасное объяснение разнице между ними[8]. На практике полный успех, конечно же, не достижим, но один пункт сохраняется. Объяснения вариантности ничего не говорят об экспланандуме «самом по себе».
РИС. I.1
Можно привести пример из исследований поведения избирателей. Как мы позднее увидим (глава XII), неясно, почему избиратели вообще участвуют в общегосударственных выборах, на которых, как можно с уверенностью сказать, один голос никогда ничего не решает. И все-таки значительная часть электората приходят на избирательные участки в день выборов. Почему бы им не махнуть на них рукой?
Вместо того чтобы попытаться решить эту задачу, эмпирические социологи обычно задаются другим вопросом: почему явка меняется от выборов к выборам? Есть гипотеза, что избиратели с меньшей вероятностью придут в плохую погоду, потому что, когда идет дождь или снег, приятнее сидеть дома. Если данные соответствуют этой гипотезе, как это показывает прямая С на рис. I.1, можно утверждать, что варьирование явки объяснено (хотя бы частично). И все же нет никакого объяснения, почему прямая С пересекает ось ординат в точке Р, а не, например, в Q или R. Это как принять за данную первую десятичную дробь и сосредоточиться на объяснении второй. Для прогноза этого может быть достаточно, но для объяснения – нет. Голый факт, что 45 или более процентов электората обычно приходят на выборы, интересен и требует объяснения.
С точки зрения модели событие-событие идеальной процедурой была бы следующая. Рассмотрим два голосования, А и Б. Для каждого выявим условия, заставившие определенный процент избирателей прийти на выборы. Как только мы таким образом объяснили явку на выборах А и явку на выборах Б, объяснение разницы в явке (если таковая имеется) последует автоматически как побочный эффект. Попутно мы также сможем объяснить, является ли одинаковая явка на выборах А и Б случайностью, то есть идет речь об уравновешивающих друг друга различиях или нет. На практике эта процедура может оказаться очень сложной. Возможно, данные или имеющиеся теории не позволят нам объяснить явление «само по себе». Нужно, однако, сознавать, что прибегая к объяснениям вариантности, мы втягиваемся во второсортную объяснительную практику.
Иногда социологи пытаются объяснять не-события (non-events). Почему многие люди не обращаются за положенными им социальными льготами? Почему никто не вызвал полицию в деле Китти Дженовезе?