社會學導論/社會學方法

帕特很困惑。選擇上哪所大學是一個重要的決定，會影響到未來的生活軌跡，但很難知道哪所學校才是正確的選擇。他們申請了幾所學校並被錄取了，但現在是做出承諾的時候了。他們從各種來源尋求資訊來幫助他們做出選擇，但得到了不同的答案。帕特的父母認為最好的選擇是去離家最近的學校。這所學校很便宜，帕特可以住在家裡省錢。他們最好的朋友希望他們倆都上同一所學校，這樣他們就可以做室友，而帕特的祖父母認為上大學完全是浪費時間和金錢。 儘管有這些衝突，帕特還是繼續思考一篇由社會學家撰寫的文章中提到的建議，該社會學家仔細研究了從美國各地大學畢業的大量人的生活軌跡。這些建議與朋友和家人的建議完全不同。有了所有這些不同的資訊，帕特怎麼能做出正確的選擇呢？

導言

本章的目的是介紹社會學家在研究社會生活時採用的方法。這不是關於統計學的章節，也不詳細介紹社會調查中的具體方法。主要目的是說明社會學家如何在試圖解釋或理解社會現象時超越常識理解。社會學家不像許多人平時那樣看待世界；他們質疑和分析事情為什麼發生以及是否有辦法在問題發生之前阻止它。

本章討論的是社會學家用來權威地談論社會生活的那些方法。人類聲稱獲取知識的方式有數十種。以下是一些常見的例子

權威：選擇相信某個資訊來源，就會使該來源成為你生活中的權威。父母、朋友、媒體、宗教領袖、你的教授、書籍或網頁都是一些人信任的資訊來源的例子。

經驗：人們經常聲稱透過某種經驗學到了什麼，例如車禍或使用某種毒品。一些身體技能，例如滑水或打籃球，主要是透過經驗獲得的。另一方面，一些經驗是主觀的，無法推廣到所有人。

邏輯：簡單的演繹推理通常用於區分真假，也是哲學中主要的一種認識方式。有人可能會說，如果 A 人掉進一個裝滿水的游泳池，那麼 A 人就會溼。如果這個前提是正確的，A 人掉進了游泳池，我們可以推斷 A 人變溼了。

傳統：許多生活在沒有經歷工業化的社會中的人，透過重複過去的行為來決定未來做什麼。即使在現代社會，許多人也會從一年又一年地以相同的方式慶祝節日中獲得滿足。然而，現代社會的快速變化，使得傳統知識在做出好的選擇方面越來越無用。

啟示：有些人聲稱透過查閱宗教文字並相信其中寫的內容來獲得知識，這些知識被認為是有效的，例如《摩西五經》、《聖經》、《古蘭經》、《薄伽梵歌》或《摩門經》。其他人聲稱從更高的力量那裡獲得啟示，以聲音或對應該做什麼的直覺意識的形式。

科學：科學方法將邏輯的使用與控制經驗結合起來，創造了一種新的發現方式，將感官輸入與仔細思考結合起來。透過採用因果關係模型，科學家產生了可以解釋某些現象甚至在現象發生之前預測各種結果的知識。

這些聲稱瞭解某些事物的 روش ها被稱為認識論。認識論只是一個認識方式。在社會學中，透過科學收集的資訊優先於所有其他資訊。也就是說，如果使用其他認識論獲得的資訊沒有得到使用科學方法收集的證據的支援，那麼這些資訊將被拒絕。

科學方法

科學方法或過程被認為是科學研究和獲取基於可驗證證據的新知識的基礎。除了在研究中採用科學方法之外，社會學家還從幾個不同的目的出發探索社會世界。與自然科學（如化學、物理等）一樣，社會學家可以並且經常對在已知變數和關係的情況下預測結果感興趣。這種做科學的方法通常被稱為實證主義（儘管更準確地說應該被稱為經驗主義）。實證主義的社會科學方法試圖解釋和預測社會現象，通常採用定量方法，其中社會生活的各個方面被分配數值程式碼並經過深入分析以發現休閒觀察者經常錯過的趨勢。這種方法最常使用演繹推理，它最初形成一個理論和假設，然後進行經驗檢驗。

與物理科學不同，社會學（以及其他社會科學，如人類學）也經常只尋求理解社會現象。馬克斯·韋伯將這種方法稱為理解，這是德語中的理解的意思。這種被稱為定性社會學的方法，旨在以自身的方式理解一種文化或現象，而不是試圖發展一個允許預測的理論。定性社會學家更經常地使用歸納推理，在這種推理中，研究人員會花時間對研究物件進行反覆觀察，希望對正在發生的事情有一個全面而紮實的理解。

這兩種方法都採用科學方法，因為它們進行觀察和收集資料、提出假設，以及在形成理論的過程中檢驗或改進它們的假設。以下將更詳細地概述這些步驟。

社會學家使用觀察、假設、演繹和歸納來理解最終發展出對社會現象的解釋，即理論。檢驗這些理論的預測。如果預測被證明是正確的，那麼該理論就得以生存。如果不是，那麼該理論就會被修改或丟棄。這種方法通常被認為是科學實踐的潛在邏輯。科學本質上是一種極其謹慎的方法，用於構建對自然和社會世界的可支援的、有證據支援的理解。

科學方法的基本要素是以下四個步驟的迭代和遞迴

1. 特徵描述（操作化或量化、觀察和/或測量）
2. 假設（對觀察和/或測量的理論性、假設性解釋）
3. 預測（從假設中進行邏輯演繹或從資料中進行邏輯歸納）
4. 測試（透過將假設與精心收集的有意義的感官輸入進行比較來檢驗其有效性）

特徵描述

科學方法依賴於對調查物件的仔細描述。在尋找調查物件的相應屬性時，這種仔細的思考也可能包含一些定義和觀察。觀察通常需要仔細的分類、測量和/或計數。

對相關數量或質量進行系統的、仔細的測量、計數或分類區分，通常是 偽科學（如 鍊金術）與科學（如 化學）之間的關鍵區別。科學測量通常以表格、圖形或地圖的形式呈現，並對它們進行統計操作，例如 相關性 和 迴歸。測量可以在受控環境中進行，例如實驗室，或者在難以接近或無法操縱的物體上進行，例如人類群體。測量通常需要專業的科學儀器，如溫度計、光譜儀或電壓表，科學領域的進步通常與它們的創造和發展密切相關。在社會科學中，這些通常採取 量表 或其他度量形式（例如，人類發展指數、GDP 等），其他學者可以使用這些度量。以類似的方式，分類區分通常被概述、繪製圖形和/或排列在自然環境中（主要）不受操縱的質量變化之間。這些分類區分通常需要專門的編碼或排序協議，以允許不同的質量被分類到不同的類別中，這些類別可以在時間上進行比較和對比，而這一方面的科學領域的發展通常與跨多個自然場所的系統類別和觀察的積累有關。在這兩種情況下，科學進步都依賴於對資料分析中測量和分類方法的持續交織。

測量要求使用相關數量的操作定義（也稱為操作化）。也就是說，科學概念是透過其測量的過程來描述或定義的，而不是透過一些更模糊、不精確或理想化的定義。操作化變數意味著為有人打算測量的概念建立一個可操作的定義。術語的科學定義有時與自然語言的使用有很大區別。例如，性別和性在日常話語中通常可以互換使用，但在社會學中卻具有不同的含義。科學數量通常以它們的測量單位來表徵，這些單位可以隨後用常規單位來描述，以便在交流工作時，而科學分類通常以它們的共享質量來表徵，這些質量可以隨後用常規的語言交流模式來描述。

科學工作中的測量和分類通常也伴隨著對它們的不確定性的估計或關於初始觀察範圍的免責宣告。不確定性通常透過對所需數量進行重複測量來估計。不確定性也可以透過考慮所用個別基礎數量的不確定性來計算。對事物進行計數，例如某個時間點一個國家的人口數量，也可能由於所使用方法的侷限性而存在不確定性。計數可能只代表所需數量的樣本，其不確定性取決於所使用的抽樣方法和抽取的樣本數量（參見 中心極限定理）。

假設發展

假設是對某個感興趣現象的解釋，通常以一種可檢驗的方式進行。在定量工作中，它通常會提供因果解釋或提出兩個變數之間的某種關聯。如果假設是因果解釋，它將至少涉及一個因變數和一個自變數。在定性工作中，假設通常涉及現有因果陳述中所蘊含的潛在假設。

變數是可測量的現象，其值或質量可以改變（例如，階級地位可以從下層階級到上層階級）。因變數是一個 變數，其值或質量被認為是由於自變數的變化而變化的。換句話說，因變數的值或質量依賴於自變數的值。當然，這假設這兩個變數之間存在實際關係。如果沒有關係，那麼因變數的值或質量不依賴於自變數的值。自變數是一個變數，其值或質量由實驗者操縱（或者，在非實驗分析的情況下，社會的變化被系統地測量或觀察）。一個例子可能有助於澄清。在關於性別（作為價值）對晉升影響的研究中，自變數是性別。晉升將是因變數。晉升的變化被假設為依賴於性別。類似地，在關於性別與晉升關係的研究中，自變數是性別和晉升，因變數是人們在他們的持續活動或敘述中使用、討論和/或理解性別和晉升的方式。

科學家利用一切可以利用的東西——他們自己的創造力、其他領域的思想、歸納、演繹、系統猜測等——來想象對所研究現象的可能解釋。對於產生新的假設，沒有明確的指南。科學史充滿了科學家聲稱有“靈光一現”或“直覺”的故事，然後這些故事促使他們尋找證據來支援、反駁或完善他們的想法或發展一個全新的框架。

預測

一個有用的定量假設將透過演繹推理能夠做出預測，這些預測可以透過實驗評估。如果結果與預測相矛盾，那麼正在檢驗的假設就是不正確或不完整的，需要修改或放棄。如果結果證實了預測，那麼假設可能是正確的，但仍需進一步檢驗。預測指的是具有當前未知結果的實驗設計。對（未知）的預測不同於結果（它已經可以知道）。另一方面，一個有用的定性假設將透過歸納推理，能夠對科學環境內外現有的和/或被認為理所當然的信念、假設和理論進行質疑或批評。

測試

一旦做出預測，就會設計一個方法來檢驗或批評它。研究人員可能會尋求確認或證偽假設，以及對資料的細化或理解。儘管自然科學家和社會科學家都使用各種方法，但實驗室實驗仍然是檢驗假設的最受尊重的幾種方法之一。

科學家假設，進行實驗的人員具有開放和問責的態度。詳細的記錄儲存是必不可少的，以幫助記錄和報告實驗結果，並提供關於程式的有效性和完整性的證據。它們還有助於複製實驗結果。

這是著名的 米爾格拉姆實驗 的圖示，該實驗探討了二戰期間納粹犯下的罪行背景下的 服從 和 權威。

實驗的完整性應該透過引入對照組或觀察自然環境中存在的對照組來確定。在觀察對照組而不是引入對照組的實驗中，研究人員會考慮可能影響研究結果的潛在變數（例如，樣本和研究人員的人口統計特徵以及兩組的行為），而這些變數並非有意影響研究結果。另一方面，在引入對照組的實驗中，會進行兩個幾乎相同的實驗，其中只有一個實驗中測試的因素髮生了變化。這有助於進一步隔離任何因果現象。例如，在測試藥物時，重要的是要仔細測試藥物的假定效果是否僅由藥物產生。醫生可以透過雙盲研究來做到這一點：比較兩個幾乎相同的患者組，其中一組接受藥物，另一組接受 安慰劑。患者和醫生都不知道誰在接受真正的藥物，從而隔離了藥物的效果。這種型別的實驗通常被稱為真實驗，因為它有獨特的實驗設計。它與下面的替代形式形成對比。

一旦實驗完成，研究人員就會確定收集的結果（或資料）是否與之前文獻中預測或假設的結果相符。如果實驗結論與預測/假設和/或現有科學論據不符，那麼研究人員就會回到失敗的假設並重復這一過程——修改理論或發展新的理論——或者嘗試發表結果作為現有理論或發現的差距的建議。如果實驗似乎成功（即符合假設和現有的科學論據），實驗者通常會嘗試發表結果，以便其他人可以複製相同的實驗結果，從而驗證發現。

當然，實驗只是一種方法。在以觀察為基礎的科學領域，實際實驗的設計必須與經典的基於實驗室的科學不同。社會學家更有可能採用準實驗設計，透過調查或訪談收集人們的資料，但使用統計方法建立可以比較的組。例如，在檢查性別對晉升的影響時，社會學家可能會控制社會階級的影響，因為這個變數可能會影響這種關係。與在實驗室環境中將這些變數保持恆定的真實驗不同，定量社會學家使用統計方法來保持社會階級的恆定（或者，更準確地說，部分地消除社會階級所解釋的差異），以便他們可以看到性別與晉升之間的關係，而不會受到社會階級的干擾。

上面描述的研究的四個組成部分被整合到以下研究過程步驟中。

1. 定義主題/問題：確定您的興趣主題，並以因果關係或相關聯的形式提出研究問題。
2. 進行文獻回顧：獲取其他研究人員已經進行並發表在同行評審期刊上的研究。您將瞭解到關於該主題的現有知識，以及需要進一步研究的領域。
3. 形成假設：以一種能為現有研究文獻新增新資訊的方式細化您的研究問題，並將其表達為可檢驗的研究假設。這包括識別兩個或多個變數，並闡明一個變數如何被認為會影響另一個變數。
4. 設計研究：決定一種方法來進行資料收集，以便對假設進行有意義的檢驗。有些設計包括只在某個時間點收集資料，但更復雜的問題需要隨著時間的推移，以及與不同群體的人進行資料收集。
5. 選擇研究方法：一旦設計確定，就需要確定一個或多個實際的資料收集策略。每種方法都有其自身的優缺點，因此社會學家越來越多地在他們的研究設計中採用混合方法，以豐富他們對該主題的瞭解。社會學家使用的一些更流行的研究方法是：調查或訪談、實驗、非介入式測量以及參與式觀察或實地研究。
6. 操作化變數：操作化意味著決定將如何精確地測量每個感興趣的變數。在調查研究中，這意味著決定用於測量每個變數的具體問題或問題的措辭，列出對封閉式問題的所有可能回答，以及決定如何使用多個指標來計算變數。
7. 識別總體並抽取樣本：總體是研究人員有興趣瞭解的群體。是某所特定大學的所有學生嗎？美國的所有居民嗎？某座城市的所有非營利組織嗎？因為試圖從總體中所有單位收集資料通常成本過高，所以通常會選擇這些單位的一個樣本。使用隨機選擇原則的樣本（即總體中的每個單位都有相同的機會被納入樣本）最有可能反映所關注的整個總體的觀點和行為。
8. 收集資料：資料收集必須系統且嚴格，以避免程式性錯誤產生人為結果。
9. 分析結果：當今強大的統計軟體包使資料分析比以往任何時候都更容易。儘管如此，仍需格外小心地準確地對資料進行編碼（即，將響應轉換為數字），將其輸入計算機，並選擇適當的統計資料進行分析計算。
10. 報告結果：研究結果透過在同行評審期刊上進行演示、報告和發表，與更廣泛的社群共享。這使得其他人能夠考慮研究結果、使用的方法以及研究的任何侷限性。

定性社會學家通常採用觀察和分析技術，使他們能夠將觀察到的模式與自然環境中現有的等級制度或假設聯絡起來。以之前的例子為例，考察性別和晉升經歷的定性社會學家可能會確定被研究者對性別和晉升的現有信念，概述晉升規則的官方檔案，或關於該環境中性別的政策，以及不同種族、階級、性別、性取向、宗教或年齡社會地位的人在解釋和理解性別和晉升方面的差異。由於變數（例如社會階層）在自然環境中無法“保持不變”或“控制”，因此定性社會學家會探索這些因素對實際行為的潛在影響，以完善現有的數學或實驗理論，這些理論包含實驗室或數學軟體之外無法獲得的假設和控制。雖然真正的實驗非常適合執行定量科學，尤其是因為它是在推匯出因果關係方面最好的定量方法，但社會科學中通常會採用其他假設檢驗方法，並使用定性批評和分析方法來核實基於“控制”（而不是自然）條件建立的假設和理論。

評估和迭代

科學過程是迭代的。在任何階段，一些考慮因素都可能導致科學家重複該過程的早期部分。例如，假設未能產生有趣且可檢驗的預測，可能導致重新考慮假設或對主題的定義。類似地，定性研究的進展通常會導致重新制定定量和實驗技術以及假設（這種關係也經常在相反方向上發生，即定量研究的結果將定性注意力引導到新的領域和/或潛在關係）。

還需要注意的是，科學是一項社會性事業，科學工作只有在可以被驗證，並且在現有的科學信念和關於世界的假設中“有意義”的情況下，才會被科學界接受。當新發現使這些假設和信念複雜化時，我們通常會看到科學正規化轉變。至關重要的是，實驗和定量結果必須由科學界中的其他人複製，而定性研究旨在使這些結果複雜化、推進或質疑這些結果。所有科學知識都處於不斷變化之中，因為在任何時候都可能出現新的證據來反駁長期存在的假設，以及新的視角（例如，在過去 50 年中少數族裔社群進入學術界）可能會出現，質疑現有的科學技術、假設和信念。出於這個原因，科學期刊使用同行評審過程，在該過程中，科學家的手稿由科學期刊的編輯提交給（通常是一到三位）熟悉該領域的同行（通常是匿名）科學家進行評估。審稿人可能會推薦發表、推薦修改後發表，或者有時推薦發表在其他期刊上。這有助於保持科學文獻的科學性，有助於減少明顯的錯誤，並總體上提高科學文獻的質量和一致性，但也可能導致新的或有爭議的科學發現被壓制或延遲。在經過此過程之前就宣佈在流行媒體上發表的文章通常不被認可。有時同行評審會抑制非正統工作的傳播，而有時又可能過於寬容。同行評審過程並非總是成功，但已被科學界廣泛採用。

定量科學觀察的可重複性或複製，雖然通常被描述為在科學方法中非常重要，但實際上很少被報道，實際上也往往沒有完成。審稿人和編輯通常會拒絕只聲稱複製了一些觀察結果的論文，因為這些論文缺乏新意，沒有包含任何新的內容。偶爾會發表一些無法複製結果的報告——主要是在存在爭議或懷疑存在欺詐行為的情況下。然而，其他人無法複製結果的威脅（以及旨在探索定量發現真正在非控制環境中的定性企業），對於大多數定量科學家來說是一個非常有效的威懾，他們通常會在嘗試發表之前多次複製自己的資料。

有時，有用的觀察或現象本身無法複製（事實上，這在跨越物理和社會科學學科的定性科學中幾乎總是如此）。它們可能是罕見的，甚至是獨一無二的事件。定量觀察的可重複性和實驗的複製並不能保證它們是正確或被正確理解的。錯誤往往會潛入不止一個實驗室或科學家使用的解釋模式（數學或定性）。因此，科學本身就是一場持續的對話和辯論，其中每個發現（新或舊）都持續受到新的檢驗和/或批評。

相關性和因果關係

該圖說明了相關性和因果關係之間的區別，因為冰淇淋消費與犯罪相關，但兩者都取決於溫度。因此，冰淇淋消費與犯罪之間的相關性是虛假的。

在量化預測和解釋的科學追求中，變數之間的兩種關係經常被混淆：相關性和因果關係。雖然這些術語很少在定性科學中使用，但它們是量化方法的核心，因此構成了科學實踐的基石。相關性是指兩個（或多個）變數之間的線性關聯，其中它們共同變化。相關性可以是正向/直接的或負向/反向的。正相關意味著當一個變數增加（例如，冰淇淋消費量）時，另一個變數也增加（例如，犯罪率）。負相關則相反；當一個變數增加（例如，社會經濟地位）時，另一個變數減少（例如，嬰兒死亡率）。

因果關係是指兩個（或多個）變數之間的關係，其中一個變數導致另一個變數。為了使一個變數導致另一個變數，它必須滿足以下三個標準

• 這些變數必須相關
• 自變數的變化必須在時間上先於因變數的變化
• 必須證明一個不同的（第三個）變數不是導致這兩個感興趣變數變化的原因（又稱虛假相關）

一個例子可能有助於解釋這種差異。冰淇淋消費量與犯罪事件呈正相關。

運用上述量化方法，讀者應該立即質疑這種關係，並試圖找到解釋。此時，應該引入一個簡單但值得注意的短語：相關性不等於因果關係。如果你回顧上面提到的因果關係的三個標準，你會注意到冰淇淋消費量和犯罪率之間的關係只滿足三個標準中的一個（它們一起變化）。這種關係的真正解釋是引入了第三個變數：溫度。冰淇淋消費量和犯罪率在夏季都會增加。因此，雖然這兩個變數是相關的，但冰淇淋消費量不會導致犯罪，反之亦然。這兩個變數的增加都是由於夏季氣溫升高。

重要的是不要將相關性與因果關係混淆。變數之間往往存在相關性，但這種關係最終被證明是虛假的。清楚地理解變數之間的關係是量化科學過程中的一個重要元素。

量化和定性

就像實證主義社會學和理解主義社會學之間的區別一樣，正如上面在闡述一般科學方法時所指出的那樣，社會學調查通常也分為兩種型別：量化和定性。

量化方法從社會現象可以被測量和/或量化的角度來研究社會現象。例如，社會階層，遵循量化方法，可以劃分為不同的群體——上層、中層和下層——並且可以使用許多變數或它們的組合進行衡量：收入、受教育程度、聲望、權力等。量化社會學家還利用數學模型，能夠將社會經驗組織成合理的秩序，這可能為對自然世界的更深入分析提供必要的基礎。量化社會學家傾向於使用特定的資料收集和假設檢驗方法，包括：實驗設計、調查、二手資料分析和統計分析。此外，量化社會學家通常相信科學證明因果關係的可能性，並且通常使用分析演繹（例如，探索現有發現並推匯出可能在新的資料中進行檢驗的潛在假設）。最後，量化社會學家通常試圖利用數學現實（即統計實踐中嵌入的假設）來理解自然（即人們的經驗）現實。

定性方法從理解主義的角度來研究社會現象。定性社會學家不是試圖透過數學規則來測量或量化現實，而是探索人們在生活中可能看到、觸控和體驗的自然世界的變化。這些方法主要用於（a）更深入地瞭解特定現象，（b）探索人們體驗的世界中數學模型的準確性或不準確性，（c）批判和質疑科學家和其他社會人現有假設和信念，以及（d）透過從人們的經驗中獲得的見解來改進量化科學家使用的測量和控制。雖然定性方法可以用來提出或探索變數之間的關係，但這些研究通常側重於闡明人們體驗的位於這種關係的核心或基礎的現實，而不是關注關係本身。定性導向的社會學家傾向於使用不同的資料收集和分析方法，包括：參與式觀察、訪談、焦點小組、內容分析、視覺社會學和歷史比較。一些定性社會學家拒絕測量或數量以及因果關係的概念。最後，定性社會學家通常試圖利用人們的觀點來理解社會世界。

雖然有一些社會學家只使用或鼓勵使用其中一種方法，但許多社會學家看到了結合這兩種方法的好處。他們將量化和定性方法視為互補的。一種方法的結果可以填補另一種方法的空白。例如，量化方法可以描述社會中大規模或普遍的模式，而定性方法可以幫助解釋個人如何理解這些模式。同樣，社會中的定性模式可以揭示量化研究的數學模型中缺失的部分，而社會中的量化模式可以指導對自然環境中實際模式的更深入分析。事實上，值得注意的是，社會科學中的許多重大進步都是為了應對量化和定性技術的結合而出現的，這些技術共同構建了對可能的和實際的社會狀況和經驗的更系統化的圖景。

客觀與批判與主觀

社會學家，像所有人類一樣，都有價值觀、信念，甚至對他們可能在進行研究時發現的東西有先入為主的觀念。由於社會學家也不免想要改變世界，因此出現了兩種社會學調查方法。迄今為止，最常見的是馬克斯·韋伯倡導的客觀方法。韋伯認識到社會科學家有自己的觀點，但他反對在課堂上表達非專業或非科學的觀點。 韋伯之所以採取這種立場，原因有很多，但他在他關於科學作為職業的討論中所提出的主要原因是他認為，一個有權威地位的人（教授）強迫學生接受他們的觀點以透過考試是不對的。韋伯確實認為社會科學家在課堂以外表達自己的觀點是可以接受的，並主張社會科學家參與政治和其他社會活動。客觀方法在社會學研究和同行評審期刊中仍然流行，因為它拒絕在意見層面參與社會問題，而是專注於資料和理論。

客觀方法與批判方法形成對比，批判方法源於卡爾·馬克思關於經濟結構的著作。馬克思認為，僅僅理解社會是不夠的；目標是改變它。他不喜歡資本主義，他對這種經濟體系的分析包括對改變的呼籲。今天，這種社會學方法通常被稱為批判社會學（參見行動研究）。一些社會學期刊專注於批判社會學，一些社會學方法本質上是批判性的（例如，女性主義社會學）。

借鑑了伊麗莎白·凱迪·斯坦頓伊麗莎白·凱迪·斯坦頓、艾麗斯·保爾艾麗斯·保爾、艾達·韋爾斯·巴內特艾達·韋爾斯·巴內特、貝蒂·弗裡丹貝蒂·弗裡丹等社會倡導者的早期女權主義著作，以及多蘿西·史密斯多蘿西·史密斯、瓊·阿克瓊·阿克、帕特里夏·揚西·馬丁帕特里夏·揚西·馬丁等社會學理論家，女權主義社會學家批評了“客觀”傳統在實踐中的不現實性和非科學性。具體來說，她們——以及米歇爾·福柯米歇爾·福柯、貝爾·胡克斯貝爾·胡克斯和帕特里夏·希爾·柯林斯帕特里夏·希爾·柯林斯等批判理論家——認為，由於所有科學都是由人類進行的，所有資料都是由人類解釋的，所有人類都有他們往往意識不到的信念、價值觀和偏見，這些信念、價值觀和偏見會影響他們對現實的感知（參見社會建構主義），因此客觀性只存在於聲稱它的人的信念和價值觀中。這些理論家認為，“個人即政治”（例如，無論多麼小的個人決定，最終都受我們生活的政治環境的影響，並將塑造他人的個人和政治現實，無論我們是否意識到這些後果）。因此，每一位科學家——無論他們的意圖或意識如何——都可能尋求遵循韋伯關於客觀教學和研究的建議，但也必須意識到他們最終將無法實現這一理想。無論科學家是否在他們的教學和研究中明確表達他們的個人觀點，科學家做出的每一個決定，在某種程度上，都將依賴於他們的主觀現實。

儘管在這一點上，人們普遍認識到所有科學最終都不同程度地具有主觀性，但科學家是否應該接受這種主觀性仍然是一個懸而未決的問題（例如，在課堂和研究專案中是否應該具有政治性）。此外，許多科學家（在社會學和其他科學領域）支援學者應該儘可能客觀，並在他們的教學、研究和同行評審中推廣這一理念。因此，該領域內的爭論仍在繼續，沒有得到解決，並且很可能會在未來一段時間內成為科學知識和學術研究的重要組成部分。

倫理

倫理問題對社會學家尤為重要，因為他們的研究物件是人。由於倫理問題非常重要，社會學家遵守著一套嚴格的倫理準則。社會學研究中最重要的倫理考慮是參與社會學研究的人員不會受到傷害。雖然這到底意味著什麼可能會因研究而異，但有一些普遍認可的考慮因素。例如，對兒童和青少年的研究始終需要父母的同意。對成年人的研究也需要知情同意，參與者絕不會被迫參與。保密性和匿名性是另外兩種做法，它們在提供敏感資訊（例如，性取向、收入等）時確保參與者的安全。為了確保參與者的安全，大多數大學都設有機構審查委員會（IRB），負責審查包括人類參與者的研究，並確保研究的倫理嚴謹性。

並非總是如此，對研究人類感興趣的科學家在他們的研究中遵循了倫理原則。有幾項研究，當被曝光時，導致了引導人類受試者研究的倫理原則的引入，以及機構審查委員會以確保遵守這些原則，值得注意，包括塔斯基吉梅毒實驗，其中 399 名患有梅毒的貧困黑人男性沒有得到治療，以追蹤該疾病的進展，以及納粹對人類的實驗。蘇珊·M·雷弗比的一篇最新論文發現，這種不道德的實驗比廣為人知的塔斯基吉研究更廣泛，美國政府資助了一項研究，在該研究中，數千名瓜地馬拉囚犯被感染了梅毒，以確定他們是否可以用青黴素治癒。科學中的倫理監督旨在防止當今發生此類嚴重侵犯人權的行為。

社會學家也遵循他們自己的職業倫理原則。研究、分析和出版中的誠實很重要，操縱資料的社會學家會被排斥，並且可能會被剝奪其在專業組織中的會員資格。利益衝突也不被看好。當一名社會學家獲得資金來研究與資金來源有關的問題時，就會發生利益衝突。例如，如果微軟資助一名社會學家調查微軟產品的使用者是否比使用開源軟體（例如，Linux、LibreOffice）的使用者更快樂，那麼這位社會學家需要披露資金來源，因為它存在重大的利益衝突。不幸的是，這並不總是發生，正如一些引人注目的案例所表明的那樣（例如，雷格納斯事件）。但是，大多數專業組織和許多學術期刊都建議披露利益衝突。對社會學準則的全面解釋可在美國社會學協會網站上找到。

社會學能告訴我們什麼？

在討論了理解社會學的社會學方法後，值得注意的是社會學的侷限性。由於研究物件（社會），社會學遇到了一些問題，這些問題對該研究領域具有重大意義

• 人類行為很複雜，因此預測——尤其是在個人層面上——很困難，甚至是不可能的
• 研究人員的存在會影響所研究的現象（霍桑效應）
• 社會不斷變化，這使得社會學家難以保持對當前理解的把握；事實上，社會甚至可能因社會學研究而發生變化（例如，社會學家在布朗訴教育委員會案中作證，以支援學校融合）
• 社會學家很難爭取客觀性並處理科學實踐的主觀成分——尤其是在他們所研究的現象也是他們社會生活的一部分時

雖然認識到社會學的侷限性很重要，但社會學對我們理解社會的貢獻是重大的，並且繼續為理解人類作為社會存在者提供有用的理論和工具。

補充閱讀

布萊克斯通，艾米。社會學探究原則：定量和定性方法。

厄爾·巴比，社會研究實踐，第 10 版，沃茲沃思，湯姆森學習公司，ISBN 0-534-62029-9

格倫·費爾巴赫，社會研究七規則，普林斯頓大學出版社，2008 年，ISBN 978-0-691-13567-0

W·勞倫斯·紐曼，社會研究方法：定量和定性方法，第 6 版，艾林與貝肯，2006 年，ISBN 0-205-45793-2

克萊因曼，謝麗爾。2007 年。女權主義田野研究分析。聖智出版公司。

查爾馬茲，凱西。2006 年。構建紮根理論：定性分析的實用指南。洛杉磯，加利福尼亞州：聖智。

布魯斯·伯格。社會科學定性研究方法，第 7 版。

布魯默，赫伯特。1969 年。象徵互動主義：視角和方法。新澤西州英格伍德懸崖：普倫蒂斯霍爾。

另見有關社會學實踐的章節補充閱讀

討論問題

• 為什麼人類行為很難研究？
• 社會學是否像自然科學（例如，生物學、物理學、化學）一樣是科學？如何？
• 社會學研究有哪些侷限性？
• 社會學研究如何超越常識？

外部連結

• 社會研究專案評估和方法資源
• 科學作為志業