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第一 基于规律探寻的社会科学何以可能（第2页）

因此，言语本身的复杂适应性是社会主体的内在属性之一，也参与社会系统整体的非线性演化。

按照复杂系统范式，将社会系统的非线性演化单纯地解释为主体与环境及其他主体反复作用而形成的适应性行为的结果，显然就是不全面的。

以语言为载体的人类之间的符号互动，构成了社会系统区别于自然系统的独特构成。

第二，社会系统的内部关系：突现和约束构成的反馈回路。

复杂系统范式以突现、整体性约束，以及在此基础上构成的反馈回路来揭示复杂系统的内部关系。

“突现”

是适应性主体及其之间的交互作用自下而上地构成宏观系统结构和模式的过程，“整体性约束”

则反映了处于整体系统层次上的控制层级对于较低层次的构成要素的自上而下的约束作用，借助二者所构成的反馈回路网络来描述系统内部关系，是复杂适应系统理论的典型特征之一。

事实上，这种正反馈与自适应交互的网络模式，也为模拟社会系统构成要素之间的互动及其与系统整体的关联性提供了一种新方法。

一方面，复杂的系统行为并非都出自复杂的系统结构，社会主体在一种或多种毫不相关的简单规则的支配下交互作用，复杂整体社会行为就是在这些非线性耦合效应累积的基础上突现出来的（如个体基于自身利益相互交易而构成的市场）；另一方面，社会系统整体的自稳定倾向约束着社会主体的行为，促使其改变自己的行动规则（如合作或竞争）以彼此适应并适应环境。

适应性行为聚合的结果是个体与社会实现共同演化，而这恰恰构成了社会系统自组织的基本来源（如市场对经济波动的自发调节）。

因此，借助突现和约束构成的反馈回路，复杂系统范式将社会系统内部关系的静态描述和动态演化结合了起来，推动了对系统多层次生成结构的非线性表征。

需要注意到，在复杂自然系统中，构成要素之间的相互联系是物理可见的。

例如，神经元就是通过突触联系在一起的。

而在复杂社会系统中，个体之间的交互作用更多的是符号学意义上的互动，具有一定的意向性。

[6]人类对各种符号，如文字、概念、情绪和信念等做出回应，把意义指派给这些本来不具有物理存在性的事物。

同时，这些心智结构以复杂的方式与实在发生交互作用，形成复杂的社会结构网络。

[7]因此，如果不能借助复杂系统范式所提供的计算工具将主体之间的符号互动形式化，用微观层次上相对简单的交互作用规则来表现系统整体复杂性的生成过程，这必会成为描述社会系统内部关系及其演化的一个潜在障碍。

综上所述，一方面，社会系统与自然系统的同质性是复杂系统范式应用于社会科学领域的逻辑前提。

复杂适应系统论对社会主体行为的自适应的揭示，对社会系统内部互动关系的认识，以及对宏观系统属性突现过程的把握等，在一定程度上的确澄清了社会系统的本质。

可以说，相比牛顿世界观的机械决定论以及后来的进化论，复杂系统范式开启了认识社会系统本质的“第三扇窗户”

[8]。

通过这扇窗户，我们可以更接近社会实在，更有利地观察社会世界。

另一方面，社会系统存在一些区别于自然系统的独特属性，推进人类语言和符号互动的动力学表征，才能提高复杂系统范式对于社会科学研究的潜在适用性，也才能加速社会科学认知模式转移的进程。

2.社会科学与物理学的类比

通常认为，数值计算和自然科学紧密联系，科学家相信通过观察和实验得出的数据，在对数据进行计算分析的基础上得出的结论是真实可信的。

而在社会科学中，一些社会因素并不能像风力、风向、温度或气压等变量一样可观察和检验。

因此在社会科学研究中，不能通过对社会要素的统计分析得出可靠结论，更不可能在此基础上抽象出一般的社会科学规律。

虽然在经典物理学中，以牛顿力学为例，使用近似和收敛方法是普遍存在且无伤大雅的。

对哈雷彗星周期运转的预测就是一个比较成功的例子。

但是，1961年气象学家洛伦兹（E.N.Lorenz）使用一台旧计算机对描述天气的简化方程进行模拟仿真，以期实现天气预报的计算机化时得出的意外结论，恰恰挑战了我们的这种认识。

为了考察的简便，洛伦兹在实验中直接把上一次四舍五入后的结果作为其后的计算初值进行输入，但令人意外的是，从几乎相同的出发点开始，计算机模拟出的天气模型差别越来越大，以致最后毫无相同之处。

这种做法的前提假设很明显是受到牛顿时空观和拉普拉斯决定论的影响。

因为科学家们普遍相信，只要近似地知道一个系统的初始条件及其运行规律，就会得出近似准确的结果。

在物理定律的作用下，世界只要运转起来就会按照牛顿定律按部就班地运行。

正因为如此，洛伦兹实际的计算结果如此意外，以致他自己都不敢相信。

这就说明了自然科学中的变量并不像传统认为的那样“可靠”

，初始变量的微小差异都会引起结果的大相径庭，而不是在一定的初始条件和规律基础上按照固定模式运行。