武夷山

Tasha Fairfield是英國倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院的副教授，她在美國斯坦福大學(xué)獲得物理學(xué)碩士學(xué)位，又在美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校獲得政治學(xué)博士學(xué)位。她的著作《拉丁美洲的私人財富和財政收入》于2015年獲得Donna Lee Van Cott圖書獎;Andrew E.Charman是美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的物理學(xué)講師，是貝葉斯統(tǒng)計專家。他既研究反物質(zhì)的測量，也研究選區(qū)劃分的統(tǒng)計力學(xué)模型。

這兩位作者在2017年發(fā)表于《政治分析》雜志的一篇合著論文中指出，貝葉斯概率有可能成為質(zhì)性方法和量化方法之間的重要橋梁。對于社會科學(xué)研究人員，案例研究是十分重要的。本書提供了關(guān)于如何根據(jù)案例提供的質(zhì)性證據(jù)做出較高水平的推斷之現(xiàn)代的、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮椭庇X的方法論。

本書編制了具體的分步指南，教會讀者面對不完整信息如何讓推斷做出最好的解釋。本書表達(dá)淺顯，不需要讀者事先熟悉貝葉斯分析或?qū)I(yè)性的數(shù)學(xué)技能。

本書覆蓋的主題包括：構(gòu)建既不是太簡單、又不是太復(fù)雜的對立假說，評估證據(jù)之推理權(quán)重，抵制認(rèn)知偏見，案例之選擇，理論形成、數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析之間的迭代過程，等等。

兩位作者從過程追蹤研究、比較研究和多元方法研究中抽取了大量的樣例，以說明什么是直覺貝葉斯推理、什么是背離貝葉斯推理的情形。

本書除了有助于改善推斷和分析的透明度外，其首要目標(biāo)是重新評價質(zhì)性研究，使其地位與量化研究傳統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)研究傳統(tǒng)更加接近些。兩位作者之所以相信能夠縮小質(zhì)性研究與量化研究之間的地位差距，正是因?yàn)樨惾~斯認(rèn)識論提供了一個具有普遍適用性的推斷框架。

要而言之，本書向讀者普及了貝葉斯原理和貝葉斯推斷實(shí)踐，但不要求讀者受過有關(guān)學(xué)科的專業(yè)培訓(xùn);為學(xué)者們配備了武器，使之能利用貝葉斯推理改善其研究工作，與同事進(jìn)行學(xué)術(shù)辯論時更加有理有據(jù)，并能夠重新審視質(zhì)性學(xué)術(shù)研究;引入了一種質(zhì)性研究和多元方法研究的新視角，該視角將貝葉斯認(rèn)識論強(qiáng)調(diào)為一種統(tǒng)一的、普適的推斷框架。

本書分為四大部分，共13章。第一部分是“基礎(chǔ)”，介紹了本書的要旨和貝葉斯概率基礎(chǔ)知識;第二部分是“在質(zhì)性研究中開展貝葉斯推理”，介紹了啟發(fā)式貝葉斯推理、顯式貝葉斯分析、對假說與先驗(yàn)概率的反思等內(nèi)容;第三部分是“方法視角中的貝葉斯認(rèn)識論”，對邏輯貝葉斯認(rèn)識論與頻率論進(jìn)行了比較，提出了統(tǒng)一的推斷框架;第四部分是“貝葉斯認(rèn)識論對于研究設(shè)計的意義”，分別討論了迭代研究、試驗(yàn)強(qiáng)度、案例選擇和樣例學(xué)習(xí)。

美國喬治敦大學(xué)國際關(guān)系教授Andrew Bennett評論說，本書概述了貝葉斯過程的哲學(xué)、邏輯和數(shù)學(xué)，是迄今為止梳理得最透徹的文獻(xiàn)。本書還將這些內(nèi)容轉(zhuǎn)化為實(shí)際管用的建議，質(zhì)性研究人員即使不去焦頭爛額地弄清相關(guān)數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，照樣可以按照這些建議行事。

今后很多年里，在貝葉斯過程追蹤的開創(chuàng)性陳述方面，大概很難有作品超越此書了。Bennett教授說，講授案例研究方法的每位老師都應(yīng)將本書列入教學(xué)大綱，采用案例方法開展研究的每個研究人員都應(yīng)將本書放進(jìn)自己的書架。