Читать книгу "Социальная справедливость и город - Дэвид Харви"

Рассмотрим понятие «равенство» в этих двух языках. В субстантивном языке возможно, чтобы два объекта занимали одинаковую позицию (два города могут иметь одинаковую численность населения и т. п.), но это невозможно в пространственно-временном языке (два города не могут занимать одно и то же место). Однако объекты, когда они уже идентифицированы, могут обладать многими свойствами, находясь в пространственно-временном положении. Одним из подходящих свойств может быть относительное месторасположение (расстояние по отношению к другим местам).

Итак, пространство может использоваться для индивидуации объектов или оно может рассматриваться как свойство объектов, определенное либо в пространственно-временном, либо в субстантивном языке. Таким образом, два языка обладают разными характеристиками, и само пространство может включаться в любой из языков, но по-разному (Bergmann, 1964, 272–301). Едва ли можно удивляться тому, что эта ситуация стала причиной большого философского и методологического затруднения и что проблема районирования оказалась крайне противоречивой. Противоречие, как правило, является результатом неудачного решения, как и когда использовать различные языки. Тейлор (Taylor, 1969) показал: причина этой неразберихи — «непонимание, что местоположение возникает в этой проблеме дважды». Мы можем использовать местоположение как дискриминантную переменную (и в этом случае рассматриваем пространственное местоположение как свойство объекта), или мы можем принять разделение пространства на пространственные единицы и использовать эти пространственно-временные объекты (например, административные территории), чтобы собрать информацию, пользуясь субстантивным языком. Районирование тогда может основываться на близости в субстантивном языке. Мы можем также задействовать разные комбинации или стратегии, такие как введение условий сопряженности (например, использование пространства как свойства) в процедуре группировки или поиск отдельных пространственно-временных объектов, гомогенных в отношении определенных свойств характеристик (это дает нам унификацию регионов). Обычно городской планировщик принимает за основу совокупность пространственных единиц (чаще всего — переписных районов), замеряет переменные в каждом районе, а затем может группировать участки по схожести характеристик, соблюдая условие сопряженности. Но я бы не хотел обсуждать подробно эти стратегии, поскольку уже высказал свое мнение: процесс индивидуации на стыке социологического и географического воображений требует полного понимания двух достаточно различных языков и адекватную методологию, способную работать с этой комбинацией. Это может быть сомнительной позицией во многих отношениях, но тем не менее является основным методологическим вопросом, который стоит за трудностями, испытываемыми планировщиком при попытке комбинировать идеи о физическом соседстве (о котором говорят обычно пространственно-временным языком) и социальном функционировании (о котором говорят на субстантивном языке). Таким образом, заключения, которые сделает в отношении политики развития планировщик, могут зависеть от того, какой язык он примет за главный, и от того, как именно он будет сочетать эти два языка в своем анализе.

2. Смешение

Одной из самых хитрых проблем, ожидающих решения при взаимодействии двух дисциплин, является контроль нежелательных переменных и распознавание роли каждой переменной в сложных неэкспериментальных ситуациях взаимодействия. Без адекватной процедуры разработки эксперимента слишком легко спутать одну переменную с другой, принять результаты за причины, смешать функциональные отношения с каузальными и совершить бесчисленное количество других смертных грехов. Конечно, легко быть пуристом и просто все критиковать, но, даже если мы попытаемся быть позитивными и не будем подходить с чрезмерной строгостью, проблемы будут поджидать нас за каждым углом нашего исследовательского пути. Давайте рассмотрим следующий простой пример. Социолог обычно смотрит на процессы размежевания индивидов, групп, социальных классов, культур и т. п. Релевантные переменные, позволяющие предсказывать расслоение, возвращают нас к личностным характеристикам индивида. Географ же обычно смотрит на пространственный аспект и видит пространственную близость как первичную переменную в определении течения процесса размежевания. Допустим, так случилось, что люди одного социального класса живут поблизости. Как тогда мы определим, насколько это следствие влияния пространственной переменной, а насколько — характеристик личности? В любой ситуации мы должны рассмотреть их совместное воздействие, и, к сожалению, эти аспекты не являются независимыми друг от друга. Оказывается, у нас нет адекватного неэкспериментального исследовательского дизайна, позволяющего нам решать такого рода проблемы не кустарным способом.

Эти проблемы смешения характерны для работ по социальным процессам даже в тех случаях, когда они задумываются как независимые от пространственной формы. Представляется, что для социолога так же важно нивелировать влияние пространства в своих аргументах, как и для географа вынести за скобки социальное влияние на пространство — в своих. Если эти последствия смешения не элиминированы в дизайне исследования, будет слишком просто получить статистически значимое, но в действительности сомнительное подтверждение гипотезы. Я подозреваю, что бо́льшая часть работ по социальным процессам страдает, потому что не может распознать серьезных аналитических проблем, которые возникают из-за смешения пространственных и социологических результатов. Таким же образом можно подвергнуть критике большинство работ, посвященных исключительно пространственным аспектам. Работа на стыке дисциплин не создает новых проблем; она проливает свет на истинную природу некоторых старых проблем и показывает, что социальный аналитик и пространственный аналитик не могут позволить себе работать, игнорируя друг друга.

3. Статистический анализ

Проблемы индивидуации и смешения ведут к проблемам в статистическом анализе. Их достаточно легко объяснить, но сложно разрешить. В идеале нам нужен метаязык, на котором мы могли бы обсуждать статистическую значимость одновременно в социологическом и пространственном смысле. В отсутствие этого мы должны прибегать к тестам, сконструированным на двух разных языках, и как-то комбинировать их в применяемой структуре статистического анализа. Тесты, пригодные для проверки гипотез относительно внепространственного социального процесса, разработаны достаточно хорошо. Используя эти гипотезы, мы можем сформировать определенные ожидания и затем попробовать показать, что нет большой разницы между этими ожиданиями и данными наблюдения. Отсутствие каких-либо значимых различий обычно означает, что гипотеза подтверждается, хотя это действительно только при определенных допущениях о том, как получаются результаты наблюдения (например, элиминирование всех неучтенных переменных (confounding variables)[4]), и о том, как формулируется сама гипотеза и т. д. Тесты, подходящие для изучения моделей пространственного распределения, разработаны не так глубоко. Мы можем сформулировать определенные ожидания в отношении пространственных феноменов и затем сравнить эти ожидания с наблюдаемыми пространственными распределениями. Есть тесты для проверки пространственного представления табличных данных (Cliff and Ord, 1972). Однако сравнение двух поверхностей представляется не таким простым, и нам сложно выразить словами расхождение наших ожиданий относительно определенной поверхности с данными ее наблюдения. Аналогично, у нас нет настоящего понимания смысла статистически значимой разницы в анализе распределения точечных объектов (point pattern arrangement)[5]. Поэтому в целом у нас нет общепринятого определения статистической значимости в пространственном анализе и, следовательно, у нас есть серьезные проблемы в тестировании гипотез о пространственных распределениях. Кажется, единственный способ сформулировать понятие значимости — это делать предположения относительно природы пространственного распределения. Поскольку мы часто озабочены тем, чтобы выявить, а не тем, чтобы предположить пространственное распределение, этот подход не всегда помогает. Но похоже, это единственный вариант для нас в настоящее время. По этой причине критиковать нынешние методы обращения с пространственными данными ничего не стоит (Granger, 1969).