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第一 基于规律探寻的社会科学何以可能（第7页）

大多数计算机模拟都基于主体的模型。

在这些模型中，个体被表示成依据模型规定的规则与其他主体进行相互作用的主体。

社会组织和社会群体的活动则充分依赖于这些结构。

人类相互作用和关系的结构可能会被描述成一个复杂的网络，在这个网络中，个体对应着每个节点，被链接到社会环境或社会关系中。

第四，复杂性模型允许我们把对心理和社会现象的深入理解，与形式科学的精确性结合起来。

它为整合自然科学和社会科学提供了一个平台。

把发生在高度真实层面上的现象，描述成低层次因素相互作用的自然结果。

因此，它允许描述心理和社会真实性的各种层次，从知觉层次到高度社会化层次。

例如，经济、城市和社会。

除了这个意义之外，它还为各种社会科学的不同研究方法之间的高度整合提供了辩护。

以上分析证明，复杂性科学的建立和发展，为社会科学规律存在的合理性提供了理论和实践支撑。

在复杂性视域下，社会科学规律表现为以下几个方面。

第一，社会科学规律的经验适当性。

卡特赖特（N.Cartwright）早在20世纪80年代末就已经发现，我们所寻求的规律越一般，它们就越远离真实的实际行为的复杂表现，将它们的作用与所有其他因素区分开来，所需要的建模假定就越极端，越理想化。

[16]这种情况在社会科学中尤为突出。

上文提到的CP规则是在一定层次和范围内，对其他不可控因素的简单处理，但是对CP规则的使用不能过度，否则其结果就是它的说明力处在与现象学的经验适当性的张力中，一个越多另一个就越少，最终受到经验不相关性的威胁，因为经验适当性不能再证实它们。

[17]

第二，社会科学规律的条件依赖性。

在传统观点看来，规律是解释的基础，解释就是从规律和初始条件中推论出被解释的现象，这种解释至少在表面上看是独立的。

与之相比，社会科学中规律的结构和功能是条件依赖的，因此还需要对其结构和功能的条件依赖进行解释。

社会科学对复杂系统的行为解释，包括三个方面：真正普遍的规律，约束条件和初始条件。

其科学解释是这三个方面的合成。

不同的是，在如经典物理学那样的自然科学中，约束条件是一个次要因素，主要以基本的普遍规律为基础，所有的科学解释都是可以实现的。

但在社会科学中，约束条件在科学解释中发挥着至关重要的作用。

它的存在对于自组织，自主性等核心概念的形成来说，是一个必要条件。

第三，社会科学规律的可变性。

因为主体的自主性和社会环境的非线性发展，社会科学规律常常是多变的。

这需要考虑社会科学中组织系统的构成。

对社会科学中任何复杂组织规律的发现及其解释，都是依靠分解这一方法（目前来说可能是唯一有效的方法）来实现的。

因为整体性约束条件的存在，支配整个组织系统的规律，这种规律是部分的相互作用规律的一种条件依赖的合成。

因此部分的任何微小的变化，都会造成其组织近乎指数形式的巨变。

社会科学规律在特定条件下和特定范围内是可变的，而且是应该变化的。

第四，社会科学规律的动力学基础。

一般而言，规律的动力学基础为因果关系在复杂系统中的位置提供了一个合理的支撑。

它支持传统的概念分解，但用一种更恰当的动力学相关性概念，来代替一般的因果关系。

正如上文所提到的，因果关系的概念本质上是两个实体之间的特定关系，原因A引起结果B，A在逻辑上对B而言是充分且必要的。

这种简单形式在实际中常常遇到困难，在反馈环路、整体性约束和突现等的背景下，夹带和嵌套关系、突现和还原的缠绕等，都加剧了社会科学中动力学相互作用的多重可实现性。

这样因果关系就失效了，它的功能被动力学相关性延续了下来。