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合理主義と構成主義の論争は、国際関係論における合理主義と構成主義の間の存在論的な論争である。[ 1 ] 1998年の論文で、クリスチャン・ロイス＝スミットとリチャード・プライスは、合理主義と構成主義の論争は国際関係論の分野で最も重要なものであった、あるいはそうなろうとしていたと示唆した。[ 2 ]この論争は選好形成を中心としており、合理主義理論（新現実主義など）は能力の変化という観点から変化を特徴づけるのに対し、構成主義者は選好形成に焦点を当てている。[ 3 ]
合理主義者は実証主義を支持しており、科学的探究は経験的検証または反証に依拠しなければならないという考えである。[ 4 ]新現実主義や新自由主義などの合理主義理論には、ケネス・ウォルツの国際政治理論に見られるように、外生的に与えられた選好も含まれており、無政府状態は国家行動に対する構造的制約である。
構成主義者は、社会世界は構築されたものであると主張することで、合理主義の前提に異議を唱えてきた。彼らは国際関係における規範や理念の重要性を強調する。
ゼーフスは、主要な国際関係誌で両理論間の議論が欠如していることから、両理論間の対話を議論と特徴づけるのは誤りであると主張している。[ 5 ]合理主義者のジェームズ・フィアロンと構成主義者のアレクサンダー・ウェントは、2002年の論文で、両理論の間には何らかの統合が可能であり、両視点は正反対の存在論としてではなく、主に方法論的ツールとして見なされるべきであると主張した。[ 6 ]
一方、政治経済学者のロビン・クリングラー＝ヴィドラは、文脈主義と合理性がしばしば正反対のものとして解釈されることを取り上げた著書の中で、この議論をさらに裏付けている。[ 7 ]文脈的合理性という言葉は、政策立案者が優れた計算能力を持ち、その選好が規範的文脈に根ざしているという意味で合理的であることを意味する。[ 8 ]規範とアイデンティティ（構成主義研究の重要な領域）は合理的ではないため、合理主義モデルや議論から除外される。主流の経済モデルでは、行為者は合理的であると描写されており、これは行為者が「驚くほど明確で膨大な」知識を持っていることを意味するが、それは絶対的に完全ではない。合理的な行為者は、よく組織化された安定した選好体系を示し、強力な計算能力を持っている（ハーバート・サイモン 1955、99）。[ 9 ]合理的な人間は学習すると、リスクを最小化することで効用を最大化する費用便益分析に従って最適な選択をする。
一方、規範、文化、制度などの文脈を分析の中心対象とする学問は、地域がしばしば特異な行動をとる理由を説明しようとする。[ 10 ]文脈を分析の出発点とする説明は、質的研究方法を通して、差異、多様性、特異性を明らかにする。例を挙げると、文脈固有の説明は、当然のことながら、合理的な行為者モデルが、異なる（地域的な）経験によって引き起こされるさまざまな嗜好を説明できるという考えを否定する。
文脈的合理性は、合理性の別の表現である。心理学および行動経済学の「限定合理性」[ 11 ]の概念は、行為者の学習および意思決定プロセスが認知バイアスによって短縮されるため、合理性は限定的または不完全であると仮定している。不完全な情報による合理性の制限以上に、ダニー・カーネマンやエイモス・トベルスキーなどの学者による認知心理学の研究[ 12 ]は、行為者が学習および意思決定を行う際に認知ショートカットに依存し、これらのショートカットが合理的な分析プロセスを回避するのに役立つことを示している。このような認知ヒューリスティックは、学習および意思決定を「容易に」する。認知バイアスは、行為者を代表的で入手可能なモデルを研究および複製し、モデルによって「固定」される[ 13 ]方向へ導く。開始情報、つまりアンカーは、行為者が観察した方法とあまりにも異なる方法で行動する能力または欲求に抵抗する。
従来の合理性や限定合理性の説明とは異なり、文脈的合理性は、行為者は合理的であると主張することで、構成主義と合理主義の溝を埋めます。行為者は計算上情報を処理する能力があり、膨大な情報にアクセスでき、その選好システムは一貫性があり安定しています。同時に、選好は行為者が自分自身をどのように認識するか（彼らの「アイデンティティ」）を規定する規範から派生するため、行為者の計算は文脈に基づいています。学習プロセスで実行される費用便益計算の根底にあるのは、技術的効率ではなく、文脈に根ざした適切性です。規範は、合理的な行為者モデルによって期待される行動を制約したり、そうでなければロボットのような意思決定プロセスを覆したりする以上の役割を果たします。規範はアイデンティティの基盤であり、したがって合理性を規定する選好の基盤でもあります。文脈的合理性を基礎とすることで、地域の文脈に基づいて構築できる政策やシステムをより良く学習し、設計することができます。[ 14 ]