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第三 社会学研究的复杂性转向（第5页）

厄里指出，社会生活复杂性的不断增加，迫切要求适当地修正社会学的理论和方法，而可以提供这种修正所需要的知识工具和结构框架的最佳途径，就是借助复杂性科学。

[68]近年来，系统地把社会学与复杂性科学结合起来进行研究，并取得显著成就的学者当属卡斯特拉尼（Briani）和哈佛提（FredericWilliamHafferty），他们的《社会学与复杂性科学：一个新的研究领域》一书在详细考察社会学与复杂性科学各自的知识传统、方法论传统和主要研究主题（详见表8-1）的基础上，将SACS分为五个研究领域：复杂社会网络分析、计算社会学、卢曼复杂性学派、社会控制论及英国复杂性学派。

[69]对这五个研究领域的深入剖析有助于阐明从复杂性视角进行社会学研究已取得的一些成果，可能存在的一些问题以及未来的发展趋向。

表8-1社会学与复杂性科学在三个层面上的差异

第一，复杂社会网络分析（plexSoetworkAnalysis，A）的主要目标是研究大型复杂网络（如因特网、全球化疾病和合作交互作用等）的动力学。

这一领域使用社会网络分析、基于主体的建模、理论物理学以及现代数学（特别是图论和分形几何）中的主要概念和方法，来揭示个体在网络中如何被联结起来，以及网络结构如何影响系统属性。

因此，这一研究领域推动了对社会系统的动力学与结构的定量认识。

第二，计算社会学（putationalSociology）是复杂性科学方法的一个缩影，这个领域的研究重点也是复杂性科学方法的重点，即社会模拟和数据挖掘。

社会模拟是通过计算机创建人工实验室来研究复杂社会系统，数据挖掘则是使用机器智能来寻找规模宏大、信息复杂的真实世界数据库中新的关系模式。

这一领域受到一些微观社会学研究和宏观系统科学及系统思维传统的影响，这有助于计算社会学形成自下而上的、基于主体的建模方法。

第三，卢曼复杂性学派（LuhmannsSplexity，LSC）在认识论和方法论上完全不同于前两个研究领域。

这一流派建立在卢曼社会学研究的基础上，主张把社会作为复杂社会系统来研究，依靠系统科学和控制论的最新成果来整合社会学与认知科学，进而形成新的社会系统论。

复杂性和社会分化是卢曼社会系统理论的核心，这一新的社会系统论思想超越了帕森斯结构功能主义以自我平衡为特征的系统模型的局限性。

第四，社会控制论（Soetics）的主要目标是把社会学、二阶控制论、卢曼的系统思想以及复杂性科学的最新成果整合起来。

社会系统被视为高度复杂的多阶控制系统，系统的宏观调节和控制，依靠各层次之间的双向信息流联系。

社会控制论强调系统结构的协变、子系统结构的协同及子系统行为之间的互补。

因此，其核心思想基本上是概念上的，只有很少一部分是方法论上的或经验上的。

第五，英国复杂性学派（British-basedSplexity，BBC）的代表人物主要有厄里、伯恩等，其主要目的是改进社会学理解与复杂性方法的使用。

该学派主张把复杂性科学与一种后社会（post-society）的、后学科（post-disary）的、移动社会（mobile-society）的社会学整合起来，以期创造一种从系统视角进行整体社会学研究的有力模型。

如此一来，社会学家在社会系统研究中就可以处于认识论、方法论和组织问题的前沿。

通过对SACS所包含的五个研究领域的具体内涵进行深入剖析，可以看到它们之间存在的具体差异和内在联系。

从外部发展方向上来讲，这五个研究领域可以被分为老学派系统思维和新学派系统思维（详见表8-2）[70]。

从内部应用层次上讲，这五个研究领域基本都涉及两个主要方向：（1）把来自复杂性理论的概念整合进社会学理论中；（2）把来自复杂性理论的方法应用于社会现象的研究。

表8-2SACS在认识论、方法论和发展方向上的划分[71]

第一个方向涉及很多领域，如社会运动理论，把混沌理论与社会学结合起来进行的研究，以及把全球化与全球复杂性结合起来进行的研究。

第二个方向则主要涉及各种基于计算机的方法，包括元胞自动机（被用来分析一个晶格中要素之间局部交互作用的结果）、人工神经网络（可以说是大脑的简化表示，被用来想象分析等）、博弈论（一种被用来分析理性主体之间交互作用结果的数学工具）、社会网络分析（关注产生于网络结构而不是主体行为的系统属性），以及基于主体的模型（作为一种具有广泛定义的计算方法，包括几乎所有建立在根据规则行事的交互作用主体基础上的模拟）。

由于这些方法借助于计算机技术的发展，因此使得分析异质群体中的交互作用成为可能。

[72]

由此可见，SACS系统地展示了社会学与复杂性科学互动的广度和深度，为社会学提供了一种新的研究路径。

在21世纪的第一个十年中，随着更多复杂性方法的形成，这一研究领域不断拓展，涉及包括社会合作、社会运动、社会不平等、社会政策分析、社会变迁等在内的众多研究主题。

这进一步推动了社会学研究的“复杂性转向”

。

同时，我们也要注意到，目前从复杂性视角进行社会学研究存在的一个显著问题是，SACS研究与现有的社会学理论的联系并不是十分紧密的，这就导致做出的假定和得出的结论与已有的社会学研究没有明显的关联性。

因此或多或少会产生一种质疑，即我们形成的是一个新的研究领域，而不是对该领域现有研究的丰富和扩展。

在实践中这意味着复杂性方法不是被作为传统社会学方法的一个补充或完善，而是被当作对现有社会学知识和结论的一种替代。

这是我们在今后的SACS研究中需要进一步改进的问题。