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量化对于社会进化研究的大多数途径都极为重要。半个世纪前，纳罗尔和卡内罗就已经为如何将名词转化为区间数据这一基本问题绞尽了脑汁。然而，到了20世纪70年代，将独特的人类状况或历史情境转换为可供计算的序列数据这一愿望本身就受到了挑战。正如尚克斯和蒂利所看到的，将历史“数学化”是进化论者们把西方主宰合法化这一不可告人的目的的一部分。他们指出，数学化背后错误的假设，就是当我们量化时，“我们重新发现了我们本来的数学上的自我，并且在对直接性和事实性的痴迷中发现了当前存在的必然性；这变成了客观必然”。
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社会学家马克·格兰诺维特（Mark Granovetter）在其一篇经典的文章中提出，社会科学家们被拽向了两个相反的方向。一个倾向于将社会科学的主题“过度社会化”，在所有问题中都嵌入了太多的背景，给相互矛盾的意义建设和颠覆留下了太大的余地，以致任何解决方案都变成了不可能；另一个倾向是“社会化不足”，从背景中曲解细节，强加意义，因此得到的只能是肤浅的答案。
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在抽象性和直接性之间寻找最好的平衡点就成为挑战。不同学科往往青睐于天平上不同的点，人类学和历史学在过度社会化方向上走得最远，而经济学和心理学在社会化不足方向上走得最远。如果（本章前面所引用的）彼得·图尔钦的说法“一门学科通常只有创造出数学理论，才是成熟的”是正确的，那么社会进化论就需要更多（也更精致）的量化；如果尚克斯和蒂利以及那些与他们持同样见解的人是正确的，那么数学化和社会进化论就不过是社会化不足的极端版本。
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文明的度量：社会发展如何决定国家命运 [:1707544588]
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我们需要解释什么
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这是一组可怕的批评攻势。如果这被证明是正确的，那么斯宾塞学派的社会进化论传统——以及通过一种社会发展指数来解答为什么西方主宰世界这个问题的所有希望——似乎都存在致命缺陷。
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准备与批评者辩论以捍卫进化论的人为数并不少。不过，在本书中，我打算改弦易辙。过去半个世纪来出现的很多批评意见是很有道理的，值得认真对待，然而这并不意味着20世纪八九十年代出现的完全摒弃社会进化论的倾向也是正确的。在第二章中，我试图证明，如果我们认真对待批评，是有可能建立一种更集中、更具说服力的指数的。这个指数将能够避免新进化论的许多缺点，真正为我们提供一种工具，让我们看到如果我们想要知道为什么（目前）西方主宰世界，我们需要解释什么。
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文明的度量：社会发展如何决定国家命运 [:1707544589]
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文明的度量：社会发展如何决定国家命运
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文明的度量：社会发展如何决定国家命运 在第一章中，我提出，对于长达两个世纪的关于为什么西方主宰世界这一问题的争论，最好的解决办法是建立一个社会发展指数，因为这将使我们能够将西方社会的发展与非西方社会的发展进行长期比较。我们只有确定了需要解释的历史的轮廓，才能对为什么西方主宰世界做出更好的解释。
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继而我查看了自19世纪50年代以来的社会进化论研究，以及自20世纪70年代以来对其最新版本——新进化论——的批评。在本章中，我将描绘一种社会发展指数。这种指数回应了对进化论的最严厉的批评，又没有忽视其中心目标——能够对社会发展进行跨越时空的度量和比较。
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我的方法依赖于9个核心假设。首先，我会对它们进行阐述；其次，我将继续解释社会发展指数将如何运作。在本章结束时，我将解释为什么我认为这个指数完善了20世纪新进化论的指数。
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文明的度量：社会发展如何决定国家命运 [:1707544590]
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定量、东西方、时间：什么支撑着社会发展指数
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我做了9个基本假设，每个假设都需要开展不同程度的讨论。
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定量分析
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社会发展除非能够量化，否则就是一个无用的概念。已经有好几代历史学家对定量和定性的优缺点进行了争论，我不打算对这些越来越没有结果的争论老调重弹。
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我并不想当然地认为定量分析就一定比定性分析更客观，无论我们是计算还是描述，都总会出现本能的判断和潜在的武断的识别。第三章至第六章将详细介绍一些在这方面，我所做过的最重要的判断和识别。
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也就是说，定量分析的办法应当比定性分析更清晰，因为定量迫使分析者专注于这些判定，并且要系统地阐明做出某个选择而不是另一选择的理由。如果我们不对社会发展进行定量分析，争论就将继续陷于打概念仗的泥沼之中。所以我们的目标必须是为社会发展建立一个数字指标，使得对世界上的不同地区和不同历史时期进行直接的比较变得可行。
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简约性
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据说爱因斯坦说过：“在科学上，应当使事情尽可能地简单，直到不可能更简单了。”尽管没有人曾试图寻找这句引言的原始出处，但我认为，必须以此作为研究社会发展的目标，但是并非所有人类学者都同意这样的看法。（就此而言，也并非所有自称社会科学家的学者都同意。）
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学者们通常会认为做学问的目的应当是为我们对世界的理解增加复杂性。无疑有许多问题——尤其在文化研究方面——需要能使我们的认知更加复杂、更加玄妙精微的方法，为此甚至可以付出使之晦涩难懂的代价，但在讨论为什么西方主宰世界这个话题时，一般来说，主要是因为复杂性太重了，使得中心议题在大量细节中被模糊了，分析往往会陷入“只见树木，不见森林”的典型误区。
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特性