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1-What_Theory_is_Not笔记.docx

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1-What_Theory_is_Not笔记.docx

WHATTHEORYISNOT1参考REFERENCE、数据DATA、变量VARIABLE、表格DIAGRAM和假设HYPOTHESES都不是理论。尽管大家同意这一点,但作者还是经常使用这五项元素代替理论;2我们建议,如果在某领域创造强有力的理论很重要,那么期刊就需要重新考虑他们的经验上的需要。我们期望期刊接受更多对于证明部分理论并用ILLUSTRATIVEDATA的论文;3ASQ提到,如果原稿中不含THEORY,那么它的价值就值得被怀疑。一篇论文不被发表的最基本的原因往往都是因为其中没有足够的THEORY;4想要写出STRONGTHEORY的作者会先浏览大量寻求定义THEORY的文章。AMR发表了有关1989年10月建立的理论的论坛,详细描述了什么是理论,STRONG和WEAKTHEORY之间的区别DISCIPLINEDIMAGINATION;5理论很有可能变得MEANINGLESS,因为它的REFERENCES太广泛,包括MINORWORKINGHYPOTHESES,以及综合但模糊的推断,AXIOMATIC无需证明的的思想系统。文字往往会让人更懵懂;6在行为科学上,对于理论究竟是什么的异议可能可以解释为什么很难写出STRONGTHEORY。理论家面临更多的阻碍因为何种理论观点能最好地形容组织BARON,1977“这个模式和我们的发现(侵犯性(强势)会引起争斗的反应愤怒是一种有感染力的情绪)是一致的这句话包括了相关概念的出版物,但并没有逻辑性的内容说明为什么侵犯性会引发斗争或者说为什么愤怒是有感染力的;作者们一般不会给出具体的有说服力的ARGUMENTS,而往往是列举流行的理论的名称或者大量的想法,但不提供解释。参考就像是烟雾屏幕一样会遮挡住理论的缺失。我们都能想到利用REFERENCES来掩饰我们其实并不理解这些问题或现象的本质。当引用广为人知的一些理论时,这种混淆就更难以分辨;作者需要说明哪种观点或者ARGUMENT被应用了,并且这些引用的理论和目前正在研究测试的理论之间的关系。这并不是说一篇论文需要回顾每一个引用中的NUANCE细微差别,反而这意味着要囊括进来足够的之前理论性成果中的相关逻辑,使得读者能够抓住作者更有逻辑的ARGUMENTS。EG2WEICK,1993,将自己债务的概念归功于PERROW的成果在他THECOLLASPSEOFSENSEMAKING的文章中展示了他需要维持的逻辑链的必要方面“BECAUSETHEREISSOLITTLECOMMUNICATIONWITHINTHECREWANDBECAUSEITOPERATESLARGELYTHROUGHOBTRUSIVECONTROLSLIKERULESANDSUPERVISIONPERROW,1986,ITACTSMORELIKEALARGEALGROUPWITHMEDIATEDCOMMUNICATIONTHANASMALLINALGROUPWITHDIRECTCOMMUNICATION”因为工作人员之间交流甚少CONCEPTUALDEBT是通过诸如规则或监督这样令人烦扰的控制方式运营,与其说以直接沟通为主的小型非正式团体,不如说是沟通有限的大型正式集体。2DATAARENOTTHEORY数据并非理论很多组织理论都是基于数据的。经验性的证据在确认、修正、质疑现有理论或引导新理论发展上有重要作用。但是观测性模式像BETAWEIGHTS(权数)、FACTORLOADINGS(因子载荷)或被调查者INANT的观点一致性确很少形成因果联系。KAPLAN断言说理论和数据在行为科学上都极其重要数据描述了究竟何种经验模式正在被观察,理论解释了为什么这种理论会被观察;支持理论的证据类型和数量区别及理论本身对读者来说是显而易见的。尽管在论文中我们回顾编辑了很多年,这仍旧是混淆的普遍来源。作者希望通过描述之前研究中的经验来建立一个理论基础并尽快从这一基础转移到现有结果的讨论。通常来说,作者不会将经验上的发现和逻辑推理结合,而是单纯使用一系列发现而已。经验成果可以为理论提供有用的支持,但他们并非理论本身;EG3SUTTON,工会成员福利与工会效率关系的5个假设,段落中仅仅罗列了这些FINDINGS,但完全没有解释为什么这些FINDINGS会产生或为什么会被预期出来。这是一种野蛮经验论,仅用过往数据推出假设,而非理论。同样的,除了QUANTITATIVEDATA外,定性型的论文也免不了犯同样的错误。引用被调查者的信息或细节的观察似乎比只列出满意度分数或组织规模大小要更接近隐含的因果关系。但定性的证据并不能表达因果ARGUMENTS。3VARIABLESORCONSTRUCTSARENOTTHEORYEG4MARCHSIMON,1958,NUMERICALINDEX,206个变量,但不构成理论,理论还需要解释为什么产生这些变量,他们有什么联系;很多投稿的论文中都包括了很好的变量和模型,但一系列变量会覆盖某一特定结果过程的决定性因素。将世界划分为性格及依情况而定的决定因素也不能构成理论。对于一个以经验为基础的领域,研究往往会被一套变量和另一套的强烈相关性所吸引,我们也会关注于影响独立变量的最重要因素。变量的对比试验和理论的对比试验不应该混淆,为了解释理论需要一个预测的关系,关键在于为什么这一套变量可以被用来预测。4DIAGRAMSARENOTTHEORY表格并非理论表格对于研究性论文来说很有价值但也不是理论本身。最无力的就是变量的简单距离,好一些可能是展示有逻辑顺序的因果联系图表。更有用的则是展示某一特定过程是怎样随着时间推移变化的。AMORPHOUS(虚无的),不好的作者写出来的东西根本就是散乱虚无的,好作者或许还能避免不连贯的论证。好的理论还是需要文字论证的。5HYPOTHESESARENOTTHEORY假设和预期并非理论。TENUOUSLY脆弱的假设是对于什么会出现的精确陈述,并非为什么它会出现的原因。IDENTIFYINGSTRONGTHEORY尽管我们注意到判断哪个不是理论要比找到好的理论容易,我们对此的偏见已经很明显了。我们统一KAPLANMERTON的看法理论就是回答WHY。理论是现象之间的联系,是为什么这些行为、时间、结构和想法会产生的故事。STRONGTHEORY会深入钻研潜在的过程从而理解某一现象产生或不产生的系统性原因。它经常会深入探索微过程、其他概念或向上走的方向,拓展到更宽泛的社会现象中。它可能会有我们裸眼看不到的深意,甚至和我们的常识冲突。THECASEAGAINSTTHEORY一切假设成立的情况下,这些假设仍旧不是广泛被分享的。有些人依赖于数学模式

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