Причинность не может быть напрямую выведена из отношений корреляции. Корреляция означает устойчивые отношения между двумя наборами событий или переменных. Переменная — это любой аспект, характеризующий группы и индивидов. Возраст, разница в доходах, уровень преступности и социальные классовые различия входят в число переменных, изучаемых социологами. В случае, когда две переменные сильно коррелируют, может показаться, что одна из них должна быть причиной другой, но часто это не так. Существует множество корреляций переменных без какой-либо причинностной связи между ними. Например, после Второй мировой войны в Британии выявляется сильная корреляция между снижением числа курильщиков трубок и уменьшением числа людей, регулярно ходящих в кино. Ясно, что одна переменная не является причиной другой, и нам будет непросто обнаружить хотя бы отдаленную причинностную связь между ними.
Однако во многих случаях не так очевидно, что наблюдаемая корреляция не подразумевает причинностную связь. Подобные корреляции — ловушка для неосторожных, и могут легко привести к спорным или ложным заключениям. В своей классической работе “Самоубийство” Эмиль Дюркгейм обнаружил корреляцию между числом самоубийств и временем года[555].
В обществах, которые он изучал, уровень самоубийств последовательно возрастал с января по июнь/июль, и затем уменьшался к концу года. Можно было бы предположить, что температурные или климатические изменения находятся в причинно-следственной связи со склонностью индивидов к самоубийству. Может быть, по мере повышения температуры люди становятся более импульсивными и горячими? Однако существующая здесь причинностная связь практически никак не связана с температурой или климатом. Весной и летом большинство людей ведет более интенсивную социальную жизнь, и люди одинокие и несчастные испытывают свое одиночество более остро, поскольку повышается уровень активности остальных. Следовательно, они с большей вероятностью испытают сильную суицидальную наклонность весной и летом, а не зимой и осенью, когда темпы социальной деятельности ослабевают. Определяя наличие причинной связи в данной корреляции и направление причинности, мы должны быть очень осторожными.
Разработка причинных связей, предполагаемых в корреляции, является сложным делом. В современном обществе, например, существует сильная корреляция между уровнем образования и способностью сделать карьеру. Чем лучше оценки, получаемые индивидом в школе, тем более высокооплачиваемую работу, по всей вероятности, ему удастся получить. Чем объясняется такая корреляция? Исследования обычно показывают, что дело тут не столько в школьном опыте; уровень школьных успехов очень сильно зависит от семьи, из которой происходит человек. Дети из благополучных домов, чьи родители заинтересованы в их учебе, где в изобилии имеются книги, с большей вероятностью будут преуспевать и в школе, и на работе, чем те, в чьих домах это все отсутствует. Причинными механизмами здесь являются отношение родителей к своим детям и возможности, которые семья представляет детям для учебы (для дальнейшего обсуждения темы см. главу 13, “Образование, коммуникация и средства массовой информации”).
Причинные механизмы в социологии не следует понимать слишком упрощенно. К причинным факторам взаимодействия переменных в социальной жизни относятся также установки людей и их субъективные мотивы.
При оценке причин, объясняющих корреляцию, необходимо отделять независимые переменные от зависимых переменных. Независимая переменная — та, которая оказывает влияние на остальные переменные; переменная, на которую оказывается воздействие, является зависимой. В приведенном примере академические достижения являются независимой переменной, а должностной оклад — зависимой. Различие между ними связано с
