社会学は社会科学ではない、とはどこまで言えるか——対象カテゴリーと方法論カテゴリーの混同をほどく

英語版:
https://medium.com/@izayohi/not-all-sociology-makes-the-same-kind-of-claim-8d50cc19cf58

https://claude.ai/public/artifacts/d77ff8f2-3242-4786-81d6-19b1cfefc8df

社会学は社会科学ではない、とはどこまで言えるか——対象カテゴリーと方法論カテゴリーの混同をほどく

石部統久（シン・ネクシャリスト）＋ Claude Opus4.6 AI（Anthropic）協働分析 四AI査読（Claude・Grok・Gemini・ChatGPT）反映

44対1という数字

2025年、社会学者Jukka SavolainenがTheory and Societyに一本の論文を発表した。タイトルは「社会学の方法論的停滞は左派偏向と関連している」。自分の分野を自分で批判した論文である。

データは衝撃的だった。アメリカの大学教員の政治的偏りを、民主党員と共和党員の比率で見る。経済学は6対1。政治学は8対1。心理学は17対1。社会学は44対1。アメリカ全体では両党の支持率はほぼ同じだ。どの社会科学も左に偏っているが、社会学だけ桁が違う。

方法論の指標はさらに厳しい。各分野のトップジャーナルで因果推論デザインを用いた論文の割合——経済学72.6%、政治学60.7%、心理学50.0%、社会学9.5%。オープンサイエンスの指標（TOP Factor）——心理学5.52、経済学4.05、政治学3.94、社会学0.67。

Savolainenはこの状態を「真実追求のアドボカシーへの従属」と呼んだ——結論が先にあり、エビデンスがそれを支える道具になっている状態だ。

ある外科医がnote.comでこの論文を紹介し、「因果デザイン9.5%は衝撃だった」と書いた。医師の世界では、因果関係を主張するならRCTか交絡因子を調整した研究デザインが要る。観察研究だけで「この治療は効く」と言えば査読で落ちる。その感覚からすれば、9.5%は確かに衝撃だろう。

ただし、この衝撃には前提がある。「社会学は社会科学の一分野である」という前提だ。

もしこの前提が間違っていたら？

なお、Savolainenのデータ——44対1、9.5%、0.67——は記述的事実として本稿で使用する。しかし彼の因果的テーゼ、つまり「政治的偏向が方法論的停滞を引き起こす」という主張は採用しない。Savolainen自身が因果推論デザインの欠如を批判しながら、自分のこの主張について因果的エビデンスを提示していないからだ。記述統計レベルの相関を示しているに過ぎない。自分の基準を自分に適用しないのは、パフォーマティブな矛盾だ。Chronicle of Higher Educationへの反論レターでもこの点は指摘されている。本稿はデータを使い、因果テーゼは括弧に入れる。

社会科学とは何か——方法論としての最小定義

議論を進めるには「社会科学」の定義が要る。本稿では以下のように定義する。

社会科学とは、社会的現象を対象に、主張・根拠・手順を分離し、他者が追試可能な形で公開し、反論や追試によって更新する共同作業である。

この定義は5つの要素で構成される。論理構造の明示化（主張・根拠・手順の分離）、再現可能性（追試可能性）、公開性（他者が検証できる形式）、反証・修正可能性（更新メカニズム）、そして社会的プロセス（批判的相互検証を伴う共同作業）。

この定義はpost-positivistの立場に立っている。理論的整合性や演繹で検証される分野、再現不可能な一回的事象を扱う分野には別の検証基準が必要であり、解釈学的伝統はそもそもこの枠組みの外に自らを位置づける。その立場性を認めた上で、社会科学の文脈ではこの5要素が最小限の方法論的コミットメントとして機能する。

ここで重要なのは、この定義は対象ではなく方法を規定しているということだ。

社会学を対象カテゴリーと方法論カテゴリーの交差として捉える見方

政治学者の宮本悟がX上で明快な定式を示している。「社会科学は方法論であって、社会学は社会を対象とした学問の総称」。

この定式は社会学者全体の自己理解を代表するものではない。特にアメリカのASA（American Sociological Association）は社会学を社会科学の一分野として位置づけている。しかし本稿ではこの定式を操作的定義として採用する。理由は、これを入れることでSavolainen問題の構造がはっきり見えるからだ。

この定式に従えば、社会科学と社会学は包含関係ではない。直交する二軸だ。

社会科学は方法論的態度——前節で定義した5要素を満たす認識論的コミットメント。社会学は対象による括り——社会関係、社会構造、社会的行為を扱う学問群の総称。社会学の中に社会科学的方法を採る部分もあれば、人文学的方法を採る部分もある。逆に社会科学的方法は、経済学・政治学・心理学など社会学以外の領域でも使われる。

なお、この「方法＝社会科学、対象＝社会学」という直交モデル自体が、特定の学問分類の伝統——とくにアングロサクソン的な近代的分類——を前提にした構築物である。このモデルの限界は第6部で扱う。

この区分は文系の外にいる人間には見えにくい。しかし当の社会学者にとっては自明に近い。計量社会学や社会疫学は因果推論と統計を使う——社会科学的方法の領域だ。解釈社会学、エスノメソドロジー、批判理論は、意味の解釈や規範の批判的検討を主務とする——人文学的方法の領域だ。両者は同じ「社会学」の名の下にいるが、やっていることは別物である。

ただし、この「文系外にいる人間には見えにくい」を責めるのは不公正だ。文系の人間が分子生物学と生化学の違い、あるいは情報工学と計算機科学の違いを分からないのと構造的に同型だ。隣接領域でなければ、分類の粒度は必然的に粗くなる。これは知的怠慢ではなく認知的制約。

この区分でSavolainen問題はどう見えるか

区分を入れると、Savolainenがやっていたことの構造が見える。彼は社会学（対象カテゴリー）全体を、社会科学（方法論カテゴリー）の基準で測定し、不合格と判定した。これは社会学の中の社会科学的部分への批判としては有効だが、社会学全体への批判としてはカテゴリーミステイクを含んでいる。

解釈社会学やエスノメソドロジーの研究者が因果推論デザインを使わないのは、認識論的選択であって方法論的怠慢ではない。因果推論デザインの使用率9.5%という数字に解釈社会学者が含まれているなら、それは「だからどうした」でしかない。

ただし——この反論には限界がある。

2010年代、心理学で再現性危機が爆発した。Camerer et al.（2018）はNatureとScienceに掲載された社会科学実験21件を元の約5倍の標本数で再現実験し、62%でのみ同方向の効果を確認した。心理学はこの衝撃から事前登録・データ公開・追試奨励へと制度改革を進めた。経済学や政治学も追随した。American Journal of Political Scienceは2015年から、掲載論文の再分析を独立した第三者が行う方針を導入している。

社会学固有の再現率データは存在しない。しかしTOP Factor 0.67が示唆するのは、再現性危機への制度的対応が社会学では他分野に比べて大幅に弱いということだ。

ここで問う必要があるのは、データの透明性は認識論的立場に依存しない規範かどうか、という問題だ。解釈学的研究者の一部は、データの「透明性」自体が実証主義的前提を含むと主張する。フィールドノートの全面公開はインフォーマントのプライバシーと衝突し、エスノグラフィーの「データ」は研究者の解釈と不可分であり、「生データ」という概念自体が問題を含む。この反論には正当性がある。

しかし、手順の公開と批判可能性の確保は、生データの全面公開とは別の水準の規範だ。「私はこのように調査し、このように解釈した。この手順のどこに問題があるか検討してほしい」という開示は、解釈学的研究であっても原理的に可能であり、実際に質的研究の方法論ではaudit trailやmember checkingとして制度化されている。TOP Factorの低さは、こうした最低限の手順開示すらを含む制度的対応が相対的に弱いことと整合的だ。方法論的多元性でこれを正当化するのは論理的に不整合である。

以上を踏まえた実務的結論はこうなる。

社会学の中で社会科学的方法を名乗る部分——計量社会学、社会疫学、因果推論を使う政策評価——については、Savolainenの方法論的批判は妥当だ。因果推論デザインの使用率を上げろ、データを公開しろ、追試を可能にしろ。ただし彼の因果テーゼ（政治的偏向が停滞の原因）は未検証であり、社会学がウェーバー・マルクス・デュルケムの三巨頭から方法論的多元性を制度的に継承したこと自体が、特定の政治的傾向を持つ人材を引きつけ、かつ方法論的収斂を阻害した可能性も排除されていない。

純粋社会学——解釈、批判、規範——については、因果推論デザインの不在を批判するのは適用範囲の錯誤だ。ただし、科学的エビデンスとしての機能は持たない。政策提言の根拠として使う場合には、社会科学的検証を経る必要がある。

純粋社会学は何の役に立つか

純粋社会学には、社会科学とは独立した固有の知的機能がある。記述の厚み（ギアーツの「厚い記述」）、意味の解釈、規範の批判的検討——これらは前節で定義した5要素では測れないが、知的営みとしての価値を持つ。これら固有機能は独自の評価基準を持ち、その検討は本稿の射程を超える。

その上で、純粋社会学が社会科学に対して果たす機能を一つ同定できる。仮説生成装置としての機能だ。

何を測るか、何を因果推論の対象にするかの選択は、社会科学的方法の「外」で生成される。マルクスの剰余価値論が科学として妥当かどうかは別として、「労働と資本の非対称性」という問題設定自体は、その後の労働経済学の実証研究を駆動した。フーコーの権力論が反証可能かどうかは怪しいが、「刑罰制度と統治性の関係」という問いは犯罪学に対象を供給した。デュルケムの「社会的事実」概念は操作化が困難だが、「自殺率の社会的変異」という問い自体は社会疫学の出発点になった。

5要素に照らすと、仮説生成段階は主張の明示化には貢献するが、再現可能性、公開性、反証可能性を必ずしも要求されない。これ自体は問題ではない。物理学でも思考実験や直観がまず走り、形式化と検証はその後に来る。

問題は、社会学において仮説生成と検証が制度的に分離されていないことだ。同一のテクスト、同一の雑誌、同一のキャリアパスの中で、仮説生成段階の議論がそのまま「結論」として流通している。

処方箋は単純だ。仮説生成は自由にやれ。ただし検証フェーズに入ったら社会科学の方法論に従え。混ぜるな。それだけの話だ。

なぜ「混ぜるな」が外部から見えにくいのか

問題が生じるのは、粗い解像度のまま規範的判断を下すときだ。

Savolainenは経済学者・政治学者と同じ粒度で社会学を扱った。しかし社会学者の自己理解では、一部は社会科学をやっているが全体としては社会科学とは別のカテゴリーに属する。この食い違いが批判と応答のすれ違いを生む。

外科医の「因果デザイン9.5%は衝撃」も同じ構造だ。医師の解像度では「社会学≒社会科学の一分野」という前提で読んでいるから衝撃になる。社会学内部から見れば、解釈社会学者が因果デザインを使わないのは当たり前で、それを含めて9.5%と出されても、反応は「だからどうした」だ。

しかし、この「だからどうした」が外部に通用しないこと自体が問題なのだ。社会学者側が自分たちの内部区分を外に向かって明示しないのであれば、外部から「社会学全体が非科学的」と見られるのは自業自得という面がある。

フロリダ州が2024年に社会学を一般教育カリキュラムから除外した事例は、この外部認知の問題を端的に示す。教育長官は「社会学は左翼活動家に乗っ取られた」と述べた。社会学が内部区分を明示していたとしても、DeSantis政権のanti-woke agenda全体の中で標的になった可能性はある。しかし、内部区分が外部に共有されていなかったことは、少なくとも防御線としては弱かった可能性がある。「社会学全体が非科学的」という粗い攻撃に対して、構造的な反論の足場がなかった。

この区分自体が言語圏で変わる

「社会科学は方法論、社会学は対象」という切り方が、社会学者全体に共有されているわけではない。そしてこの切り方自体が、特定の学問分類の伝統に埋め込まれている。

アメリカでは、ASAを通じて多くの社会学者が自分たちを社会科学者として自己定位している。Burawoyの「公共社会学」運動（2004年ASA会長講演）も、社会学を社会科学の内部から変革するという文脈で展開された。つまり米国では、本稿が操作的に提示した直交モデルは主流の自己理解とは異なる。

ドイツ語圏では事情が違う。Geisteswissenschaft（精神科学）とNaturwissenschaft（自然科学）の二分法が19世紀に制度化された。ウィンデルバント、リッカート、ディルタイの方法論争がそのまま大学制度に埋め込まれ、社会学がどちら側に座るかは今でも争点になりうる。

フランス語圏ではさらに異なる。Sciences humainesが社会科学と人文学を包括する広い概念として機能しており、英語圏のhumanities/social sciencesの切り方とは重ならない。デュルケムが社会学を「科学」として確立しようとしたのはフランスの実証主義的伝統の中だった。

日本語圏には独自の事情がある。「文系／理系」という二分法が高校段階で制度化されており、欧米のどの分類とも一致しない。日本の社会学はドイツ系の理解社会学的伝統とマルクス主義的伝統が強く、米国的な計量社会学・因果推論革命への応答が遅れている。

4言語圏の差異が示すのは、社会学の定義問題が普遍的ではなく制度的に構築されたものだということだ。「社会学とは何か」という問い自体が社会学の内部で決着がついておらず、かつ、この未決着が言語圏によって異なる形を取る。同じ「社会学」という語を使っていても、ドイツのSoziologie、フランスのsociologie、アメリカのsociology、日本の社会学は、制度的位置も方法論的重心も異なる。

Savolainenの論文が米国のデータに基づいているのに、それを日本語圏の社会学にそのまま外挿できないのは、政治構造の違いだけではない。「社会学」が指す制度的実体そのものが異なるからだ。この言語圏依存性の問題は、シリーズ次稿の主題に直結する。

結論

社会学のすべてが同じ意味で社会科学なのではない。社会科学は方法論であり、社会学は対象だ。両者は直交する二軸であって、社会学の中に社会科学的部分と人文学的部分が共存している。ただし、この直交モデル自体が特定の分類伝統に立っており、普遍的な記述ではなく操作的な整理であることを忘れてはならない。

この区分を認めた上で言えることが五つある。

第一に、社会科学的方法を名乗る社会学者には、社会科学の基準が適用される。因果推論デザインの9.5%、TOP Factor 0.67、再現性危機への不応答は、この部分の問題として有効な批判だ。ただし、政治的偏向が停滞の原因だというSavolainenの因果テーゼは、彼自身の基準で検証されていない。

第二に、純粋社会学は固有の知的機能と仮説生成機能を持つ。ただし仮説生成と検証を混ぜてはならない。仮説生成段階の議論を科学的結論として流通させることが、アドボカシーへの従属を生む。

第三に、社会学者は自分たちの内部区分を外に向かって明示すべきだ。明示しなければ、外部から一括りに非科学的と見られるコストを自分で負うことになる。

第四に、外部者——他の社会科学者、政策立案者、一般市民——もこの区分を認識すべきだ。社会学全体を一つの基準で測定し、一括して非科学的と判定することは、フロリダの事例が示すように、粗い解像度の規範的判断がもたらす帰結だ。

第五に、この区分自体が言語圏で異なることを自覚すべきだ。Sociology ≠ 社会学 ≠ Soziologie ≠ sociologie。同じ語が制度的に異なるものを指しているとき、一つの基準で比較すること自体にリスクがある。

なお、この区分を外に向かって明示すること自体が、社会学の制度的構成を変える行為であることは自覚しておく必要がある。定義は対象を記述するだけでなく、対象を作る。

参考文献

1. Savolainen, J. (2025). The methodological stagnation of sociology is related to its left-wing skew. Theory and Society, 54, 731–744. https://doi.org/10.1007/s11186-025-09640-4

2. Camerer, C. F. et al. (2018). Evaluating the replicability of social science experiments in Nature and Science between 2010 and 2015. Nature Human Behaviour, 2, 637–644.

3. Duarte, J. L. et al. (2015). Political diversity will improve social psychological science. Behavioral and Brain Sciences, 38, e130.

4. drneurosur「社会学は科学なのか〜44対1という数字が示すもの〜」note.com

5. 宮本悟 X投稿 @satoru_miyamoto（社会科学＝方法論、社会学＝対象の定式）

追記（2026年4月10日）

https://claude.ai/public/artifacts/b3e38492-e242-475a-bf98-08cef5c70021

本稿執筆後の2026年4月1日、Nature本誌に社会科学・行動科学の再現性に関する大規模研究が掲載された（Miske, O. et al., "Investigating the reproducibility of the social and behavioural sciences," Nature 652, 126–134, 2026. doi:10.1038/s41586-026-10203-5）。

SCOREプロジェクトと呼ばれるこの研究は、2009年から2018年に62の社会科学・行動科学ジャーナルに掲載された600本の定量的論文を層化無作為抽出し、再現性を検証した。本稿で引用したCamerer et al.（2018）の21本に対し、約30倍の規模である。

結果は本稿の議論を二つの方向から補強する。

第一に、データ共有率の低さ。 600本中、データを提供したのは144本（24.0%）にすぎず、データとコードの両方を公開していたのはわずか20%だった。再現性の検証以前に、検証の前提条件すら満たしていない論文が大半を占める。これは本稿が指摘した「透明性は認識論的立場に依存しない規範」の経験的証拠として、TOP Factor 0.67という数字よりはるかに直截的である。

第二に、データ共有と再現性の関係。 データとコードの両方が共有されていた論文では再現率が88%（精密再現75%）に達した。一方、データセットの再構成が必要だった場合、精密再現率は11%に急落した。つまり、共有すれば再現できる。共有しなければ検証すらできない。問題は方法論ではなく制度である。

第三に、分野間格差。 政治学と経済学は他分野よりデータ共有率・再現率ともに高かった。この論文はその理由として、これらの分野のジャーナルがデータ共有を制度的に要求していることを挙げている。本稿の直交モデルで言えば、社会科学的方法を自覚的に採用し、その規範を制度化している分野ほど透明性が高い——ということになる。

同時掲載のTyner et al.による再現性（replicability、新データでの追試）研究では、274の主張のうち同方向の統計的有意結果が得られたのは55.1%だった。また、Brodeur et al.はデータ・コード共有を義務づけている経済学・政治学ジャーナルの110論文を調べ、85%が再現可能だったと報告している。

本稿の結論は変わらない。むしろ強化された。社会科学的方法を名乗る以上、データの透明性と再現可能性は最低限の規範である。そしてその規範を制度化している分野とそうでない分野の間に、検証可能な格差がある。「方法論的多元性」はこの格差の免罪符にはならない。

なお、この論文が対象としたのは社会科学・行動科学全般（経済学、政治学、心理学、社会学、教育学、経営学等）であり、社会学に限定されたデータではない。社会学固有の再現率は依然として不明である——という本稿での指摘は、依然有効。

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10203-5.epdf?sharing_token=yNVlpDknuNWXab778RRc29RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0NpaDz5IjrW2pqWAY1b0z4zqHVp-bovp0mQlPGQ-dNNnx5y6QVPzkjrHdGG9IqRt8xnuIygDrks_qUqj19yVGGAxY8xkVGJTfvzgWHwO0QKhWKrMzs2blQxcnEG4KqOsnQ%3D

石部統久は岡山在住の独立した学際的研究者であり、シン・ネクシャリズムの提唱者。日本語は note.com、英語は Medium で発信。本稿は「概念には国境がある」シリーズの一部であり、Claude AI（Anthropic）との協働分析とParcae Protocol（Claude・Grok・Gemini・ChatGPT）による査読を経て制作された。