Modellering, reduktionism och anspråket på att förstå helheten

Det nyssförfattade inlägget Skillnaden mellan modell, algoritm och progarmmering genererade flera mycket intressanta synpunkter. Två av dem,  från Gustaf Nelhans och Lars Mouwitz, pekar i ungefär samma riktning. Lars skriver bland annat:

Även om modellen i sig inte har några ontologiska anspråk så kan mycket väl (det outalade) kravet på matematisering ha det. Matematik som ett adelsmärke för ”vetenskaplighet” eller matematik som ”naturens språk”. Men liksom alla andra språk skapar matematik också en tystnad, en domän som inte kan begreppsliggöras med språkets vokabulär. Inte minst inom samhällsvetenskap och humaniora kan denna ängsliga matematiseringsiver göra att vi inte ställer eller får grepp om de viktigaste frågorna.

Gustaf hänvisar till en artikel av professor emeritus i vetenskapsteori Aant Elzinga, som även den handlar om farorna med reduktionism och hur de kan och bör hanteras.

 

Det som slår mig är att jag tänker nästan precis tvärtom – att faran idag inte ligger i reduktionism och matematisering, det som Aant i sin artikel, liksom många andra kallar ”positivism”- utan i den förutfattade meningen att detta utgör en fara som måste undvikas.

Jag tänker här i samma banor som Slavoj Žižek när han kritiserar ”postmodern” filosofi. Problemet har att göra med självsäkerheten med vilken det förenklade avfärdas; den till synes säkra och stabila position varifrån detta avfärdande utgår.

Om man på förhand sätter fokus på varje förenklande förklarings ofullständighet, gör man det svårt för sig själv att säga någonting över huvud taget – annat än att andras förklaringsförsök är felaktiga. Och man gör också sig själv till en sorts förklaringspolis, som stolt kan rycka ut och peka på andras naivitet och ”positivism”.

Slavoj tycker om att – ofta med huvudreferens till Jacques Derrida – tala om den (filosofiskt välutforskade) självmotsägelse denna kritiska praktik implicerar – mellan påståendet att inget kan sägas säkert, och den säkerhet med vilken detta sägs.

Nedanstående figur (hämtad från Göran Walléns Vetenskapsteori och forskningsmetodik, Studentlitteratur, 1996) i Aants artikel utgör en ganska tydlig illustration av problematiken:

antipositivism

Figuren utgör ett led i ett argument för nödvändigheten av att begränsa användningen av ”positivism” – som synes i figuren till vetenskapens så att säga nedre regioner. Jag tycker dock att denna bild har en hel del likheter med urpositivisten August Comtes egen hierarkiska sortering av vetenskaperna, där just sociologin placerades högst upp. Den självmotsägelse jag syftar på är att figuren illustrerar just den sorts förenklande modell som enligt resonemanget inte passar på den ”översta” nivån, nivån där det handlar om samhället, där man istället skall ägna sig åt tolkning. Med en annan term kan man säga att figuren gör anspråk på att fånga en totalitet med ett enkelt schema.

Det är kanske i sammanhanget värt att notera att Comte inte var särskilt reduktionistisk. Den franske sociologen Johan Heilbron skriver (i ”August Comte and Modern Epistemology”, 1990) att Comte bröt med – inte spred! – idén att vetenskapen kunde grundas på logiska, universella principer. Tvärtom, skriver Johan, historiserade han frågan om vetenskapernas väsen, samtidigt som han differentierade mellan olika sorters vetenskap: ”He rejected monist or reductionist theories of science and replaced them with a differential theory [according to which each science is constituted by] the specific properties of the scientific object in question”.

Min poäng är att kritiken av positivism och reduktionism är lite av en halmdocka. I och för sig finns en hel del reducerande, modellerande, tomt matematiserande samhällsvetenskap. Theodore Porter skriver bra (i Trust in Numbers1995) om hur ”mekanism objektivitet”, det vill säga regelföljande och ytligt anspråkslös beskrivning, används som strategi för legitimering inom svaga fält som pedagogik, sociologi, ekonomi och psykologi.

Det jag menar är att kritiken mot denna ytlighet, sedan några decennier – man skulle kanske kunna tala om post-68 – kommit att breda ut sig som en ny strategi för legitimering, på flera sätt mer svårgripbar. Det är en kritik för vilken begreppet totalitet utgör en nyckelfråga – eller mer exakt tanken att det är omöjligt och kanske till och med farligt att försöka säga något om helheten. Luc Boltanski pratar om detta på ett väldigt klargörande sätt i On Critique (2011), där han ställer den totaliserande Pierre Bourdieu – som jag nämnt flera gånger i mina inlägg som exempel på en ontologiserande modellerare – mot den flytade, flexible, anspråkslöst följande, skillnadsbejakande Bruno Latour.

Situationen är emellertid komplicerad. Vad har matematisk modellering att göra med samhällsfilosofers abstrakta käbbel om totalitet?

Först tänker jag här på lockelsen i hoppa rakt på den komplicerade matematiken, i ett försök att undvika fyrkantig reduktionism. Det finns här, tänker jag, en parallell till trenden inom antropologin att föredra ”thick descriptions” av det lokala och tidsbundna, framför anspråksfull systematisering av kulturer som helhet. Inom humaniora vill man ta verklighetens komplexitet och mångfald på allvar – man vill inte göra våld på den med kall, rationell matematik. Som mjukare framstår tydligen komplicerade algoritmer. Man hoppas att den kan göra fenomenet bättre rättvisa.

Men – i ett försök nu att få ihop resonemanget – vad jag ser i kritiken av reduktionism, positivism, matematisering och modellering, är i grund och botten vad jag skulle vilja kalla en olust inför tänkandet. Detta var, för mig, vad som blev så slående ute på Jonsereds Herrgård den 29 september tidigare i år (2015). Två matematiker försökte förklara och försökte förstå – de försökte förenkla och förmedla. För mig står denna ambition vid modernitetens goda kärna – med en appell till de medverkandes förnuft. Mot detta står värnandet av det komplexa, som där så tydligt blev ett hyllade av det obegripliga. På något sätt sammanföll och sammanfaller i dessa resonemang, det komplexa och det mjuka och det humanistiska. Det är som om själva ansträngningen att bena ut, att analysera, att kritiskt granska, föll platt som något kallt och fult. Så tecknas positivism och reduktionism, tycker jag, idag, ofta, inom humaniora.

Tvärtemot att det bestämda avståndstagandet från det förenklande håller världen öppen för det nya, utgör det tvärtom en sorts stängning – något som ibland, liksom av misstag, visar sig i den sorts kartor av helheten som jag visade ovan, som placerar matematiken på behörigt avstånd från samhället. Den obegripta algoritmen kan liksom genom sin ogenomtränglighet härbärgera ett löfte om att bevara verkligheten hel, utan människans förenklande påverkan – och det denna rörelse inte förstår är hur den därmed låser fast verkligheten i det den för tillfället ser ut att i sig själv vara, eller enklare uttryckt: även de komplicerade algoritmerna kan förstås i termer av en underliggande (alltid mer eller mindre förenklande) modell av verkligheten – och i den mån man inte tematiserar detta steg, förstår man inte vad man gör när man använder dem.

Med ursäkt för ofullständigheten hos denna förklaring: i detta ligger en problematisk förutsättning för humanioras närmande till matematiken. Och för att återknyta till ett tema som jag håller kärt: det är en förutsättning präglad av tvetydighet och ambivalens; av å ena sidan förakt, å andra sidan idealisering. Det är ett närmande till matematiken som något heligt.

Det är inte så man skall närma sig den!!


Illustration av freshidea (fotolia.com), här missbrukad utan tillstånd.

← Tidigare inlägg

Följande inlägg →

5 Kommentarer

  1. Lars Mouwitz

    Instämmer med det du skriver i tillägget. Det finns onekligen en ganska ”billig” kritik av reduktionismen. Jag vill tvärtom hävda att alla modeller, även de rent kvalitativa, är reduktionistiska. Min poäng var att försöka skilja på modell och språk, och uppmärksamma att även språket som används kan vara inkluderande eller exkluderande, vilket gäller även för andra språk än matematik. Man kan gestalta modeller på många sätt, t.ex. med bilder eller berättelser, men effekten av det valda språket för ”vetenskaplighet” underskattas ofta. Det kan bestämma forskningens inriktning för decennier och rent språkliga komplikationer kan ge upphov till en uppsjö av avhandlingar.
    De exempel som du ger på hur man försöker modellera samhällets komplexitet med hjälp av ”mjuk” matematisk komplexitet visar väl bara att man fortfarande (outtalat) föreställer sig matematiken som ”helig”.

    • Hmm.. vill du skilja mellan modell och språk, eller visa på parallellen mellan dem? Först skriver du ”skilja” och sedan skriver du ”även”. Bara så jag förstår hur du menar.. Jag menar nog att språk, modell, algoritm, alla är delar av en operation som *gör* något med verkligheten. Och så bär vetenskapen på ett eller annat löfte om det rena – som antingen kan vara modellen som fångar verklighetens essens, språket på vilket naturens bok är författat, eller den algoritm som är så komplex att den kan fånga verkligheten sådan den är i all sin mångfald. Så förstår jag det du skriver om ”vetenskaplighet” – att dessa lockelser leder forskare på villovägar. Psykologiskt tycker jag man kan tala om *förskjutning*, när forskningen tex ägnar sig åt sitt eget språk, snarare än saken själv..

  2. Först: Hej Lars, jag var elev på Samskolan under slutet av åttitalet och även om jag inte hade dig som lärare så minns jag dig väl och särskilt din pedagogiska kompetens med elever som inte alltid var så motiverade. Jag minns t.o.m. att de lärde sig knep för huvudräkning som gjorde att dessa krossade oss ”särskildmatteelever” med hästlängder!

    Jodå Sverker, jag tror du har rätt i många punkter och kanske fegar jag ur en aning när jag t ex menar att scientometriska samband inte skall betraktas som färdiga förklaringar av just de komplexa samband som innefattas av den mänskliga tillvaron, samhället, psyket, kroppen osv (se min egen reduktionistiska variant av Walléns modell här). Jag gör mig till och med skyldig till att erbjuda mina studenter i biblioteks- och informationsvetenskap en paradoxal bild av kvantifiering (eller eg. matematisering) i samhällsvetenskaplig forskning. Om den vardagliga bilden av positivistisk och reduktionistisk vetenskap har som mål att förena all forskning i en enhetsvetenskap som kan undersökas med ”Den Vetenskapliga Metoden” (D.V.M.), så kommer samhällsvetenskapens och humanioras (för att inte säga konstens) sätt att studera världen att framstå som omogen. Detta särskilt i om dessa strävar att nå svar på frågor som är komplexa och sammansatta inte bara i praktiken utan också på den nivå de undersöks. Så: tillbaks till kvantifieringen då: vilken roll kan den spela här? Jo, säger jag till studenterna: man behöver inte alls se D.V.M. som den enda vägen till kunskap, utan snarare som _ett_ paradigmatiskt verktyg bland många andra. I stället kan man använda det reducerande kvantifierande synsättet för att söka ”spår” i den komplexa verkligheten och använda dessa spår för att identifiera mönster och sammanhang som sedan kan undersökas med andra, traditionellt hum/samvetenslkapliga metoder (av kvalitativ art), men också med mer komplex matematik om så önskas. Jag kallar exempelvis metoder att identifiera ”citeringsmönster” och relationer mellan artiklar ”hypotesgenererande” för vetenskapshistoriska studier. Relationerna mellan artiklar i sig är förstås lika meningslösa som rankinglistor mellan universitet el dyl om de inte sätts i relation till en kontext och en forskningsfråga i vilken man vill försöka förstå något om hur forskning fungerar. Så kanske kan vi hitta en möjlig utväg i att bryta ner den linjära skalan från reduktion till holism (à la Wallén) genom att påvisa at man kan befinna sig på båda positionerna samtidigt?

    • Ja! Vad jag skulle vilja tillägga som en precisering är att även den reducerande ”vägen” är ett krävande hantverk som tar tid. Jag tror att det i praktiken finns en tendens (du får gärna rätta mig om det inte speglar din erfarenhet) till att de förenklande reduceras till användning av ”tekniker” – till exempel för identifiera kvantitativa samband. Vad jag talade om i mina två blogginlägg är precis den *modellering* som föregår detta algoritmiska empiribearbetande steg. Jag vet inte riktigt hur modellering, algoritmkonstruktion, programmering, och program-användning, förhåller sig till det du kallar D.V.M. – men jag tycker det är avgörande *vad* man gör med dessa steg; på vilket allvar och med vilken skicklighet man tex modellerar ett fenomen.

      Kan det inte vara så att skillnaden mellan det ”kvantitativa” och det humanistiskt kvalitativa blir så mycket större för att man saknar förmåga att skapa passande modeller? Och sedan passande algoritmer? Det är min hypotes. Att en ganska förenklande blick, från hum mot data-matte gör det lätt att slå sig till ro med en klyfta mellan två metoder (förenklande, komplexitetsbevarande) som man sedan ”kombinerar”… Jag tror att skillnaden skulle krympa om man la mer energi på det matematiska…

  3. Intressant diskussion!

    Jag skulle vilja tillägga att programmering har förändrat hur jag närmar mig algoritmer och matematik, och hur man kan tänka kring dessa som humanist.

    För det första tänker jag att algoritmer blir totaliserande om vi på förhand ser dem som positivistiska reduktionismer. Ofta leder denna utgångspunkt till att humanister slutar vilja lära sig mer om dem. Positivism är en vetenskapsteori som tänker om världen i kvantiteter. Det gör inte nödvändigtvis matematik eller algoritmer. (att räkna betyder inte nödvändigtvis att man kvantifierar).

    Istället tänker jag på Gustafs exempel från scientometrin. Här finns ett hel uppsjö av sätt att plocka fram mönster i vetenskaplig artikelprodukton. Vissa har sin grund i tankandeoperationer om citeringar från 1960-talet som nätt och jämnt gick att omsätta till datorkod (det här var ju på hålkortens tid). Andra är utvecklade bara de senaste åren och drar nytta av hur snabba och enkla våra datorer är idag.

    Idag kan man enkelt testa sig fram och använda de digitala verktygen på ett utforskande sätt. Jag skulle vilja säga att algoritmerna (i mjukvarupaketen) bara är totaliserande om vi undviker att begripa dem.

    Istället vill jag förespråka en ”konstruktivistisk” syn som jag tror kan vara intressant som ett möjligt humanistiskt förhållningssätt. När vi ”mäter” något så skapar vi något som är värdefullt och intressant, inte något som reducerar och totaliserar verkligheten ”där ute”.

Kommentera