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社会調査とは、社会科学者が体系的な計画に従って実施する調査のことである。社会調査の方法論は、定量的調査と定性的調査に分類できる。[ 1 ]
ほとんどの方法には両方の要素が含まれています。たとえば、質的データ分析では、生データを体系的な情報にコード化し、コーダー間の信頼性を定量化するためのかなり構造化されたアプローチがよく用いられます。[ 2 ]「質的」アプローチと「量的」アプローチの間には、単純な区別で示唆されるよりも複雑な関係があることがよくあります。
社会科学者は、幅広い社会現象を分析するために、さまざまな手法を用います。数百万人の個人から得られた国勢調査データの分析から、個々の人物の社会経験の詳細な分析、現代の街頭で起こっている出来事のモニタリングから、歴史的文書の調査まで、その範囲は多岐にわたります。古典社会学と統計学に根ざした手法は、政治学やメディア研究などの分野の研究の基礎となっています。また、プログラム評価や市場調査にも頻繁に用いられています。
社会科学者は、特定の研究手法を支持する陣営に分かれています。これらの論争は、社会理論の歴史的中核（実証主義と反実証主義、構造と主体性）に関係しています。多くの点で大きく異なりますが、質的アプローチと量的アプローチの両方とも、理論とデータの体系的な相互作用を伴います。[ 3 ]方法の選択は、多くの場合、研究者が何を調査しようとしているかに大きく依存します。たとえば、母集団全体にわたって統計的一般化を行うことに関心のある研究者は、代表的なサンプル集団に調査票を配布するかもしれません。対照的に、個人の社会的行動の完全な文脈的理解を求める研究者は、民族誌的参与観察または自由形式のインタビューを選択するかもしれません。研究では、マルチ戦略設計の一部として、量的方法と質的方法を組み合わせたり、三角測量したりすることが一般的です。
通常、母集団は非常に大きいため、その母集団のすべての値を調査または完全に列挙することは不可能です。したがって、標本は母集団の管理可能な部分集合を形成します。実証主義研究では、標本から得られた統計を分析して、母集団全体に関する推論を行います。標本から情報を収集するプロセスは、サンプリングと呼ばれます。サンプリング方法は、ランダム（ランダムサンプリング、系統サンプリング、層化サンプリング、クラスターサンプリング）または非ランダム/非確率（便宜サンプリング、目的サンプリング、スノーボールサンプリング）のいずれかです。[ 3 ]サンプリングの最も一般的な理由は、母集団に関する情報を取得することです。サンプリングは、母集団の完全な国勢調査よりも迅速で安価です。
社会調査は論理と経験的観察に基づいています。チャールズ・C・レイギンは著書『社会調査の構築』の中で、「社会調査は、アイデアと証拠の相互作用を伴う。アイデアは社会研究者が証拠を理解するのに役立ち、研究者は証拠を用いてアイデアを拡張、修正、検証する」と述べています。したがって、社会調査はデータ収集とデータ分析を通じて理論を構築または検証しようとし、その目標は探求、記述、説明、予測です。決して哲学や信念に繋がったり、それらと混同されたりしてはなりません。社会調査は社会生活における規則的な社会パターンを見つけることを目的としており、通常は個人そのものではなく、社会集団（個人の集合体）を扱います（ただし、心理学は例外です）。研究は純粋研究と応用研究に分けられます。純粋研究は現実生活には応用されませんが、応用研究は現実世界に影響を与えようとします。
社会科学には、自然科学の法則に匹敵する法則は存在しない。社会科学における法則とは、ある種類の事実に関する普遍的な一般化である。事実とは観察された現象であり、観察とは研究者がそれを見たり、聞いたり、その他の方法で経験したりすることを意味する。理論とは、社会生活の特定の側面に関連する観察に対する体系的な説明である。概念は理論の基本的な構成要素であり、現象のクラスを表す抽象的な要素である。公理または仮説とは、真であると仮定される基本的な主張である。命題とは、公理の分析に基づいて概念間の関係について導き出された結論である。仮説とは、命題から導き出された経験的現実に関する具体的な予測である。社会調査では、これらの仮説が真であるかどうかを検証する。
社会調査は、理論の構築、操作化（変数の測定）、観察（仮説上の関係を検証するための実際のデータ収集）から成ります。社会理論は変数の言語で記述されます。つまり、理論は変数間の論理的な関係を記述します。変数は属性の論理的な集合であり、人々はそれらの変数の「担い手」です。たとえば、性別は、男性、女性、ノンバイナリージェンダーなど、 2つ以上の属性を持つ変数になり得ます。
変数は、従属変数（科学者が説明しようとしている変数）に影響を与える独立変数（データ）と、従属変数に分けられます。例えば、薬の投与量の違いが病気の症状の重症度とどのように関連しているかを調べる研究では、病気の症状の重症度を測る指標が従属変数であり、特定の投与量での薬の投与が独立変数となります。研究者は従属変数（症状の重症度）のさまざまな値を比較し、結論を導き出そうとします。
社会科学者が「良い研究」について語るとき、その指針は、科学がどのように言及され、理解されるかを指しています。結果が何であるかではなく、結果がどのように算出されるかを指しているのです。グレン・ファイアボーは著書『社会研究のための7つのルール』の中で、良い研究の原則を要約しています。最初のルールは、「社会研究には驚きの可能性がなければならない」というものです。ファイアボーは（ 1ページ）で次のように詳しく述べています。「ルール1は、先入観にとらわれて反対の証拠を探さなかったり、反対の証拠に遭遇してもそれを認識できなかったり、あるいは反対の証拠を認識してもそれを抑圧し、結果が示していることをそのまま受け入れようとしなかったりしないように警告するためのものです。」
さらに、優れた研究は「違いを生み出す違いを探す」（ルール2）とともに「現実検証を組み込む」（ルール3）必要があります。ルール4は、研究者に対し、再現性、つまり「同一の分析が異なるサンプルの人々に対して同様の結果をもたらすかどうかを確認する」（ 90ページ）ことを推奨しています。次の2つのルールは、研究者に対し「同種のもの同士を比較する」（ルール5）ことと「変化を研究する」（ルール6）ことを促しています。これらの2つのルールは、研究者が1つの変数が別の変数に及ぼす影響を推定したい場合（例えば、大学教育は賃金に実際にどれほど影響するのか？）に特に重要です。最後のルールである「方法は主人ではなく召使いであるべき」は、方法は社会研究の目的ではなく手段であることを研究者に思い出させます。研究デザインを研究課題に合わせることは、その逆ではなく、最初から非常に重要です。
社会理論における説明は、個別記述的説明と法則定立的説明に分類できる。個別記述的説明とは、科学者が特定の状況や出来事の固有の原因を網羅的に調べようとするアプローチであり、つまり、特定の事例について考えられるすべての説明を提示しようとするものである。法則定立的説明はより一般的であり、科学者は幅広い状況や出来事に影響を与える少数の因果要因を特定しようとする。例えば、人々がどのように仕事を選ぶかという問題を扱う場合、個別記述的説明では、特定の個人（または集団）が特定の仕事を選ぶ理由をすべて列挙することになるが、法則定立的説明では、求職者全般が特定の仕事を選ぶ理由を決定する要因を見つけようとすることになる。
科学や社会科学における研究は、長く、時間がかかり、困難なプロセスであり、方法論上の弱点や、まれに不正行為のために誤った結果を生み出すことがあるため、いずれか一つの研究に頼ることは賢明ではない。[ 4 ]
社会調査の倫理は、医学調査の倫理と共通している。米国では、これらはベルモント・レポートによって以下のように明文化されている。
人格尊重の原則は、(a)個人は自らの意思決定を行う能力を持つ自律的な主体として尊重されるべきであり、(b)自律性が低下した主体は特別な配慮を受けるに値する、というものである。[ 5 ]この原則の要となるのは、インフォームド・コンセントの利用である。
善行の原則は、（a）研究対象者は危害から保護されるべきであり、（b）研究は社会に具体的な利益をもたらすべきである、というものである。この定義によれば、科学的価値のない研究は自動的に非倫理的とみなされる。[ 5 ]
正義の原則は、研究の利益は公平に分配されるべきであると述べている。公平性の定義はケースによって異なり、「(1) すべての人に均等な分け前、(2) 個々のニーズに応じて、(3) 個々の努力に応じて、(4) 社会への貢献に応じて、(5) 功績に応じて」などと様々である。[ 5 ]
以下の研究方法のリストは網羅的なものではありません。
調査の起源は、少なくとも1086年のドゥームズデイ・ブックまで遡ることができる[ 6 ] [ 7 ]。一方、一部の学者は、人口統計学の起源を、ジョン・グラントの『死亡率に関する自然および政治的観察』の出版とともに1663年に特定している[ 8 ]。しかし、社会調査が最も意図的に始まったのは、19世紀初頭の実証主義科学哲学からである。
統計的社会学研究、そして正式な学問分野としての社会学は、エミール・デュルケーム（1858-1917）の研究から始まった。デュルケームはオーギュスト・コントの哲学の細部の多くを否定したが、その方法論は保持し、洗練させた。彼は社会科学は自然科学の論理的な延長線上にあるものであり、人間の活動の領域にまで及ぶと主張し、社会科学も同じ客観性、合理性、因果関係へのアプローチを保持できると主張した。[ 9 ]デュルケームは1895年にボルドー大学にヨーロッパ初の社会学部を設立し、『社会学的方法の規則』（1895）を出版した。[ 10 ]この著作の中で彼は次のように主張した。「我々の主な目標は、科学的合理性を人間の行動にまで拡張することである。 …我々の実証主義と呼ばれるものは、この合理主義の結果にすぎない。」[ 11 ]
デュルケームの画期的なモノグラフ『自殺論』（1897年）は、カトリック教徒とプロテスタント教徒の自殺率に関する事例研究であり、社会学的分析を心理学や哲学から区別した。彼は、異なる警察管区の自殺統計を綿密に調査することで、カトリック教徒の自殺率がプロテスタント教徒よりも低いことを示そうと試み、その原因を（個人的または心理的要因ではなく）社会的要因に帰した。彼は、社会学が研究する独自の経験的対象を明確にするために、客観的なsuis generis「社会的事実」という概念を発展させた。 [ 9 ]彼は、このような研究を通して、社会学は特定の社会が「健全」か「病理的」かを判断でき、有機的崩壊や「社会的アノミー」を否定するための社会改革を追求できると主張した。デュルケームにとって、社会学は「制度、その起源、そしてその機能に関する科学」と表現できる。[ 12 ]
20世紀初頭には、現在も主流となっている調査方法論の革新がいくつか開発されました。1928年、心理学者のルイス・レオン・サーストンは、宗教に対する態度など複雑な概念を測定するために、複数の項目を選択して採点する方法を開発しました。1932年、心理学者のレンシス・リカートは、回答者が「全く同意しない」から「全く同意する」までの5段階の選択肢で記述に対する同意度を評価するリッカート尺度を開発しました。リッカート尺度は、現在でも調査において最も頻繁に使用されている尺度です。
20世紀半ばには、当時アクション理論やその他のシステム理論的アプローチが主流であったため、アメリカの社会学はより科学的になるという一般的な傾向があったが、それは普遍的なものではなかった。ロバート・K・マートンは『社会理論と社会構造』（1949年）を出版した。1960年代に入ると、社会学的研究は世界中の政府や企業によってツールとしてますます利用されるようになった。社会学者は新しいタイプの定量的および定性的な研究方法を開発した。ポール・ラザースフェルドはコロンビア大学応用社会調査局を設立し、そこで社会調査の手法と組織に多大な影響を与えた。社会学的方法への彼の多くの貢献により、彼は「現代実証社会学の創始者」という称号を得た。[ 13 ]ラザースフェルドは統計調査分析[ 14 ]、パネル法、潜在構造分析、文脈分析[ 13 ]において大きな進歩を遂げた。彼のアイデアの多くは非常に影響力があり、今では自明のことと考えられている。[ 13 ]