「公共性」ノート：再分配か承認か - 社会学者の研究メモ
某出版企画で「公共性（公共圏）」や「市民社会」について書くことになりました。いろいろ復習しなきゃならなくなりましたので、ノートを作っていきます。（ひっそり作っていくと飽きるのでいくつか記事にします。） 第一弾はナンシー・フレイザーandアクセル・ホネット。 再配分か承認か?―政治・哲学論争 (叢書・ウニベルシタス) 作者: ナンシーフレイザー,アクセルホネット,Nancy Fraser,Axel Honneth,加藤泰史出版社/メーカー: 法政大学出版局発売日: 2012/10メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 30回この商品を含むブログ (10件) を見る 上記の2章、ホネット「承認としての再配分」の読書メモ。 第1節 社会的不正の経験の現象学について ホネットがいうには、フレイザーは社会運動を批判理論の拠り所にする際、「社会運動は再分配を主張するものから、アイデンティティ・ポリ
社会学と因果推論 - 社会学者の研究メモ
8月に入ってからのICPSR統計セミナー、ゼミ合宿、データクリーニング合宿、数理社会学会という怒涛のイベント+出張シリーズが一段落したので、ひさびさに更新します。 先日行われた第56回数理社会学会の新規会長（近藤博之先生）の講演のタイトルは、「ハビトゥス概念を用いた因果の探求」というものでした。そして（すでに論文として発表されている）2年前に行われた前会長の石田浩先生の講演は「社会科学における因果推論の可能性」というものでした。近藤現会長が狙ったのかどうかは不明ですが、両者とも社会科学あるいは社会学における因果関係の位置づけについて極めて示唆的なものです。 石田先生の講演では、ラザーズフェルドのelaborationの考え方から始まり、60年代後半から70年代にかけての回帰分析時代、その後のパネルデータ分析の隆盛、そしてルービンらの反実仮想的な枠組みに至るまで、計量社会科学における因果関係
関学大学院の講義で話したこと：社会学における計量分析の位置づけ - 社会学者の研究メモ
鈴木謙介先生の紹介で、関西学院大学院社会学研究科で4週にわたって講義を行った。さいわい受講者に恵まれ、ヘタな講義にもかかわらず、そこそこ実りのある授業ができたのではないかと思う。この記事では、そこで話をしたことを備忘録代わりに軽くまとめておこう。あわせて、講義内ではうまく伝えられなかったことについての補足の意味もある。 1講 実証=調査ではないこと 私の役割は、計量分析の視点から生活保障について講義をすることだった。そこで、最初に計量分析とはなんぞやというところからはじめた。そのなかでも冒頭で話をしたのは、「実証=調査」ではない、ということだった。 しばしば社会学では実証というとすぐに（質的にしろ量的にしろ）「社会調査」だと考えられてしまう。しかし、より広い科学の世界を見渡してみれば、少なくない分野において調査データは「二流市民」扱いなのだ、ということを説明した。因果関係をより正確に特定し
アンペイドワークについて - 社会学者の研究メモ
（2012.10.8追記：お勧め文献を追加しました。） 概念整理 社会学分野でも、ケア労働やアンペイドワークについて多くの理論的・概念的考察がなされてきた。しかし文献のなかには、概念的な混乱のために無駄な議論をしているものも多い。この記事では、アンペイドワークをめぐる概念整理をして、それを踏まえてアンペイドワークについてどのような研究プログラムがありうるのかを検討する。 最大の混乱は、unpaidを「対価（見返り）として貨幣が得られない」という状態を指すのか、あるいはそもそも「（いかなるかたちでも）対価がない」状態を指すのかが、しばしば区別されていないことにある。「無償労働としての家事」と言うときは、それが賃労働ではないということが強調さているはずだ。他方でunpaid workを「不払い労働」という意味で使う場合、対価がない無償の奉仕という意味で言葉を用いているのだと思われる。 「対価と
社会学方法論と社会調査論の関係 - 社会学者の研究メモ
（長文かつ専門家向けであり、一部の人以外にとってはあまりおもしろくない記事なので、あらかじめご了承ください。） 教科書的な社会学方法論 教科書的な社会学方法論においては、主観主義的立場と客観主義的立場の分断について論じられることが多い。いくつかのテキストブックには、主観主義的立場の元祖はウェーバーであると書いてあり、それはウェーバーが「理解社会学」の方法として「行為の行為者にとっての意味を理解することが必要だ」と説いたことに根拠付けられている。これに対して客観主義的立場の元祖はデュルケムであり、それはデュルケムが個人の外に存在する社会的事実に注目せよ、と説いたことに由来する。 他方で、社会学の実証研究に従事している人たちは、多くの場合こういった区分をそもそも参照していないように思える。つまり社会学のテキストブックに書かれているような方法論と、現在実践されている、特に社会調査論に依拠した経験
（非計量さん向けの）統計学の話：誤差編 - 社会学者の研究メモ
今回は「誤差」編です。 誤差について説明するためには、どうしても「観察(observation)」の次元に話を差し戻す必要があります。前回に引き続いて「年収」を説明するための観察をする場面を考えます。次のように考えてください。 年収の観察値 = 性別 + 年齢 + ... + 学歴 + 様々な観察要因 最後の「様々な観察要因」ですが、いわゆる標本抽出（サンプリング）による値への影響はさしあたりここに入ります。とはいえ、観察要因による観察値への影響は標本抽出からのみ生じるわけではありません。というより、「センサス（全数調査）／標本（部分）調査」という区別はある程度便宜的な区別なのです。 ある値（年収でもなんでも）が観察されるということは、特定の手続で、特定の時間と場所で行われたときの観察値です。観察という手続を「人」単位で考えたとき、対象「者」全員を観察することはセンサスですが、そうして観察
今年度の目標（ウソにならぬようがんばる） - 社会学者の研究メモ
テキストの出版（出版社の方を随分お待たせしている） O. ウィリアムソンの翻訳の出版（ノーベル記念経済学賞がどんどんと過去に...） 計量社会学のテキストの編集（成り行きもあって編者になっています） いくつか英語で出版（一つは進行中、あとはR&Rに答えるかどうか迷っている） 全部は無理かなあ〜...。 話は変わりますが、先日、古くからの知人の経済学の先生が研究室に尋ねてこられたので、少し密に研究の話をすることができました。サーチ理論を専門に研究されている方で、BLOGOSのインタビュー記事でも言及した「ミスマッチ」の話も少しすることができました。すごく面白い挙動をするマッチング・モデルの説明もしてもらいましたし（内容は言えませんが）、非常に有意義な時間でした。 ところで、私は社会学者ですので（当然ですが）「社会学的には...」のように話すことが多くなるのですが、社会学と経済学の違いなんかよ
第二回連携研究会を終えて - 社会学者の研究メモ
「人文学・社会科学における質的研究と量的研究の連携の可能性」第二回研究会もなかなか盛り上がりました。結局前回と同程度の参加（30名弱）がありました。参加者の方々、ありがとうございました。 本研究会の趣旨には、実は「連携」を模索すると言うよりは、お互いの立ち位置を確認し、不用意な誤解を解き、互いに適切に評価しあうための語彙を模索する、という側面があります。その点でもある程度進展があったと思います。 最初は前田泰樹さん（東海大学）の報告（「行為の記述・経験の記述：質的研究とエスノメソドロジー」）でした。前田さんはいわゆる「ウィトゲンシュタイン派エスノメソドロジー」の立場から研究されていますが、そのことを知らなくても十分に研究（分析）の方針が伝わるようなやり方で報告していただきました。すでに当事者によって「記述のもとで理解」されている振る舞いを、必要なレベルの精度で再記述するというEMの研究方針
図（だけ）で説明する回帰分析 - 社会学者の研究メモ
分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
説明と選抜：統計学における２つの「関心」 - 社会学者の研究メモ
社会学者や経済学者にとって、統計学をベースにした計量分析とは、何かを因果的に説明する道具であるという側面がある。賃金を学歴で説明するというとき、それは他の条件が同じで学歴が変化したときの賃金の変化量を推定する、という意味である。 （記述的な分析手法を含めて）統計学を学ぶ人のほとんどは、この「説明(explanation)」のためにそれを学んでいるのだと考えられる。 しかし統計学には、それとは全く異なった目的が託されることもある。それは「選抜(selection)」である。統計学を選抜に使うというのは、それをアカデミックに活用している研究者からみても、実はあまり馴染みのない考え方である。というのも、あとで詳しく述べるが、選抜は学問的説明とは相容れない考え方だからだ。 しかし選抜は、実践家においては大いに意味がある考え方である。「限られた回数の耐久力テストの結果から、真に優れた個体を選抜する」
社会保障の「気前良さ」は政府支出の大きさでは測れない - 社会学者の研究メモ
政府は増大する社会保障支出を背景に、いよいよ増税に向けた調整を本格化させている。他方でアカデミズムにおける社会保障論（福祉国家論）をみると、日本は基本的に社会保障に関して低い水準にあるということがたいていの議論の出発点となっており、現在の政府の政策展開とアカデミズムのあいだには奇妙なズレがあることが分かる。 このズレはいかにして生じているのだろうか？ ある国の社会保障の手厚さを測る指標としてしばしば社会保障支出のGDP比が用いられる。また、日本政府はしばしば国民負担率という指標を用いる。しかし、たとえば年金支出は高齢化率にしたがって上昇するので、「年金支出の規模が大きいから社会保障が充実している」ということにはならない。失業率と失業手当の関係も同じで、失業率が高ければ失業手当支出も増えるが、かといって雇用関連支出が「充実している」というわけではない。 図は2007年のOECD諸国の社会支出
社会学における「理論の実証」 - 社会学者の研究メモ
（以下は二〜三カ月前に書いたメモですが、寝かせておいてもあまり意味がなさそうだし、稲葉先生もシノドスの論考を公開されたのでいいタイミングだと思うのもあり、ちょっと手を入れた上で公開します。） 社会学の問いの特徴 私は、学部のゼミでは（大学院でも基本的にはそうだが）、いわゆる「標準的な研究プロセス」に従って個人研究をするように指導している。標準的な研究プロセスとは、問いを立て、それに対する理論仮説をデータ（質的・量的）で検証するという手続である。 その際、しばしば「社会学的な問いの立て方」というものを説明する必要が出てくることがある。学生は基本的に社会学の授業をいくつか受けているので、そうしたほうが効率がよいからである。それに、意外に「社会学的な問いの立て方」を説明するのは簡単なのだ。 それは、「注目する現象／人間行動が、性別、年齢、学歴で違いを持つかどうかをまず考えてみたら？」というもので
反事実的状況のマクロシミュレーション - 社会学者の研究メモ
（授業やら会議やらでバタバタ気味で、誤字などある可能性もありますが、とりあえずあげておきます。） 性別賃金格差の研究では、しばしば「男女の◯◯構成が同じだと仮定すれば賃金格差は△△だけ縮小する」といった、マクロレベルでの反事実的状況の想定が行われている。マイクロデータを使った研究では因果志向の推定モデル（回帰分析は一般にそうだが、ヘックマンのセレクションモデルや各種パネルモデルが典型だろう）が試みられるが、データの蓄積の面からも、マクロデータの活用方法が工夫されることへの要請は小さくないといえる。 利用の蓄積が多いのはブラインダー・ワハカ分解だろう*1。様々なところで解説がされているので詳しくは説明しないが、男女それぞれの賃金関数を 男性賃金=ΣβmXm+ε 女性賃金=ΣβfXf+ε とする。βmは個々の要因の男性における係数、Xmは要因の観察値である（女性についても同様）。この式を、差を
「家族福祉論の解体」感想 - 社会学者の研究メモ
先日の研究会にも参加してくれた久保田さんの最近の論文です。 久保田裕之、2011、「家族福祉論の解体」『社会政策』3(1): 113-123. 非常に示唆的な論考で、興味深く読みました（今年一番の収穫だったかも）。私なりに内容をまとめると...（下手なまとめかもしれませんが...）。 家族を作ることが当たり前であったのは過去の話、結婚するかしないか、子どもをつくるか作らないか、個々人が選んでいく時代になっている。 それなのに、福祉供給の対象を「家族」に設定すると（つまり「家族福祉」）、あえてその選択をしなかった人に対しては不公平だ、ということになる。 「じゃあ福祉供給を個人単位にすればいいじゃない」と言いたくなるかもしれないが、そうはいかない理由がある。家族を作るか作らないかにかかわらず、人が生活していく上で必要である条件はあるはずだから。たとえば「（非対称的な）ケア」。誰だって子どものこ
（非計量さん向けの）統計学の話：バイアス編 - 社会学者の研究メモ
（今回はですます調でいく。いや行きます。） まずは、私の後輩や知人たちが書いた本です。↓ エスノメソドロジー―人びとの実践から学ぶ (ワードマップ) 作者: 前田泰樹,水川喜文,岡田光弘出版社/メーカー: 新曜社発売日: 2007/08/03メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 6人 クリック: 1,065回この商品を含むブログ (99件) を見る このなかに、次のような文章があります。 どのような研究に対しても、その主張の妥当性を、そこで採用されている方法と無関係に論じることはできません。だから、「事例の数」やそこから得られる「一般性」を問う前にまず、ある研究が明らかにしようとしていることが、そもそも事例の数によって保証される種類のものなのかどうかということ自体を考えなくてはなりません。 このことは言ってみれば「当然」のことなのですが、研究者の間ではあまり考えぬかれていない重要な論点
既得権の社会学 - 社会学者の研究メモ
再び教科書のための頭の整理のメモです。 最近は社会学でも「既得権」という考え方に反応する人が増えているような気がします。これも先日のエントリでちょっと触れた「社会学者の構造改革派バイアス」の表れにみえなくもないです。が、社会学を救うというわけじゃないのですが、今回はちょっと別の視点から論じてみます。 ここでは、レントについて、社会学的な概念を使うとどういうことが言えるのか、ということを検討します。（その他の面での既得権の話（機会不均等の話など）---こちらの方が本流の社会学には親和的なんでしょうが---はしていません。） まずはおさらい。レントとは、簡単に言えば市場価格から乖離して上乗せされた価格の部分のことです。レントによって、その事業への新規参入が阻止されたり、あるいは逆に退出をコントロールしたりします（準レント）。で、レント・シーキングとは、レントを獲得するための政治的・社会的活動で
社会学にとって理論とは何か - 社会学者の研究メモ
「理論と実証」について考えるときに、しばしば忘れられてしまうのは、理論と実証以前に、その両者に意味を与えるもっと大事なことがある、ということです。それは「問題関心」です。そして多くの実証研究は、この問題関心から出発しています。階層研究であれは公平性、都市研究であればコミュニティの価値、などが一例になるでしょう。そういった（根本的には日常の社会生活に根ざしている）問題関心があるからこそ、それに関わる問を立て、答えていくという研究活動が成立するわけです。ほとんどの実証研究はこの枠組みに沿って行われているはずです。（そうではないものはちょっと想像しにくい。） 要するに、研究は実証するために行うものではありません。理論を構築するために行うものでもありません。理論を実証するために行うものでもありません。特定の問題関心から発する問いに、説得力をもって答えるために行うものです。（だから、日常的なコミュニ
統計学的想像力を鍛えるためのクイズ2題 - 社会学者の研究メモ
教科書, 社会調査前回はサーベイ・サンプリングについて、バイアスと誤差の観点から解説をした。今回はその話を含めて、「社会調査や基礎的計量分析の訓練をすることで身につく知識・スキルとは何か」ということを、例題を通じて解説してみようと思う。（注：以下の問題は、京大大学院（非常勤先）の社会調査論、立命館大学の学部社会調査士実習クラスで、導入としていくつかクイズ形式で出して、受講生のみなさんに考えてもらったものです。みなさんの答えを記事中で紹介していますので、受講生の方はご了承ください。）クイズ1：夫婦関係満足度におけるペットの効用研究課題が、「ペットを飼うことは、夫婦関係の円満につながるか？」であるとする。このとき、どういう調査を踏まえて、どういう分析をしたらいいか？この問題は立命館の方で出題したものである。最初の受講生の答えは、「クロスセクション調査で以下のような質問をして関連性を見る」という
質的研究と量的研究について - 社会学者の研究メモ
とある出版企画でそういうお話を書かなければいけないので、社会学におけるいわゆる「質的研究」と「量的研究」の区別についてメモを書いておく。 結論から言うと、次のように考えるとミスリーディングである。つまり、「まずある＜理論＞があって、それを＜実証＞する手段として質的な研究と量的な研究がある」という考えである。こういう考え方は、混乱のもとであるから、避けたほうがよい。多くの社会調査論のテキストでは調査手段の選択として「質的調査」と「量的調査」を選択することがあるかのように書かれているが、少々説明不足である。そうではなく、さしあたり量的研究とその他のタイプの研究が、量的研究とどのような関係にあるのか、と考えたほうがスッキリする。 分野外の研究者からすれば見えにくいが、実際には量的研究と言っても様々である。が、現状からして、「複数のパラメータを含むモデルを構築し、それをデータに当てはめて統計学的推
サンプリングについてのひとつのお話 - 社会学者の研究メモ
世論調査などでもしばしば「層化二段無作為抽出」という言葉を目にする人は多いのではないだろうか。この手続を簡潔に説明することはなかなか難しいので、何度テキストを読んでもピンとこない、という人は意外に多いようである。その理由の一つは、「単純ランダムサンプリング(unrestricted random sampling)」を最初に説明して、それからその他の抽出法を応用として説明しようとしているからではないか、という気がする。そのせいか、一般の方の中には「母集団の正しい姿を捉えるには単純ランダム抽出が最善で、それ以外は亜流」といった考え方をしている人も多いようだ。 ところが、統計に関わる研究者のほとんどは、実際には「単純ランダム抽出は最善というよりも次善」ということを理解した上でデータを扱っている。それが一般の人には理解しにくい思考プロセスを踏まえているために、いろいろな誤解が生じているようである
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