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第二 社会科学中贝叶斯概率解释模型的引入（第4页）

这一命题为真的相信程度是多少，这就涉及主体的置信度问题，同时反映了研究者的信念程度。

在贝叶斯方法中，关于单个事件的发生或者命题为真的概率，我们可以基于研究主体的先验信息给出精确的概率值，“在贝叶斯理论框架内，先验信息被形式化了，并且先验信息可以是主观的，就这个意义而言，它包括研究者的经验、直觉和理论观点。”

[30]通过研究主体的先验信息给出的概率便是主观主义概率，主观概率的使用也意味着贝叶斯主义者可以给出没有观察值的“实际无穷”

序列的概率，这对于解释和预测单个复杂社会现象是及其便利且有效的。

贝叶斯统计学中的主观概率从认识论的角度，把社会科学难以量化的社会现象提高到一个可量化的层面上来。

它的合理性在于，“主观主义概率并不是一成不变的，而是根据经验证据不断加以修正的，修正的逻辑依据是概率演算的一个定理即贝叶斯定理”

[31]。

也就是说，人类的经验知识具有可修正性，通过经验证据的不断修正，最初研究主体之间彼此各异的主观置信度最终趋于一致，从而使这种概率达到公共性和客观性，这与人们的实践活动是一致的。

这就使得不具有可重复性的随机现象也可谈及概率，同时也使人们积累的丰富经验得以概括和应用。

第二，解决了研究主体主观性如何客观化的问题。

经验主义者将社会中的人“物化”

于自然，忽略了研究主体主观性的一面，将人的主观性排斥在研究范围之外，而社会科学中无论是社会现象、政治现象还是经济现象都包含着众多相异的个体，不同的个体间由于经验、信念、偏好的差异所表现出的行动也不尽相同。

因此，主观性在社会科学的研究中断然不可忽略。

从而，主观性的客观化问题业已成为当代社会科学家的重要议题。

自然主义的社会科学认为自然科学与社会科学性质上具有共同性，强调以自然科学的原则、理论、方法来研究社会科学，力求建立一种基于自然科学方法论基础之上的统一科学，形成社会科学“实证化”

的倾向；反自然主义的社会科学则主张社会科学无论是研究对象，还是研究方法，都具有独立性，社会科学应该采用“理解”

的方法，自然科学方法不适用于社会科学，也不可能应用自然科学的方法。

这两种社会科学方法论要么忽略了社会科学的主体性，以“实证化”

达到研究的客观性；要么一味追求主体性而舍弃社会科学本身客观性的研究。

贝叶斯方法从两方面入手，兼顾主观与客观，并且通过贝叶斯定理使研究中的主观逐步趋向于客观，使主观与客观达到有效的融合。

“主观主义概率论的‘意见收敛定理’表明，随着证据逐渐地增加，最初人们对某一命题所具有的彼此不同的主观置信度最终将趋于一致，从而显示出这种概率的公共性和客观性来。”

[32]“这个定理使得主观主义概率论具有客观性，把频率理论的诱人之处包含进来但却避免了它的困境，显示出主观理论强大的解释力和生命力。”

[33]贝叶斯方法应用于社会科学研究中，依据研究主体过去的经验、个人直觉或者专家意见给出相关事件发生的主观概率，即先验概率，虽然先验概率具有主观性和私人性，但这一概率是随着经验证据的获取不断加以修正的，修正的逻辑依据便是贝叶斯定理。

这种修正过程即为一种主观性通向客观化的动态过程。

综上所述，关于社会科学解释中具体事件的概率解释是与解释者的背景知识相关的，B-P解释模型通过主观概率的形式，将解释者对解释的相关因素的信念度引入科学解释要素，这一具有动态认识论意义的解释进路较好地解决了I-P模型解释的歧义性难题。

一方面，重新确立了解释者在解释过程中的认识论地位；另一方面，由于社会科学的独特性、不可重复性、难以验证性等特点，B-P模型能够针对这些特点对难以发现规律的社会现象，也能给出很好的概率解释。