第 1 部分  中国女性的感情与性

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且由此对社会学是不是一门科学、有无可能成为科学产生了怀疑。关于社会学是否科学的问题,从社会学建立的初期就有人质疑,到现在已有将近二百年的历史了。社会学家如何对待这种批评呢?我在美国的一位导师这样说过:如果说社会学不是科学,那么化学也不能算是科学,因为它也不过是对现象的记录和描述而已。我想,不论社会学算不算科学,大型抽样调查方法是不是科学方法,当我们做涉及个人隐私的研究时,为了保险起见,还是慎用大规模抽样调查方法为妙。这是我选择了深入访谈个案史的方法来做关于中国女性的感情与性这个题目的主要原因——它是在研究这类敏感题目时最有效的方法。

对妇女个人生活史的访问和记录这一研究方法受到女权主义的高度重视,认为使用这种方法能够打破已有的边界,创造出新的公众话语。由于在过去的公众话语中,男性为主的色彩很重,因此女人的生活史在公众话语中的出现比起一般的个案生活史更具有了特殊的意义。它有助于打破以男性话语为主的公众话语,使两性的话语在公众话语中都占有一席之地。女权主义在研究的访谈方法中偏爱半结构化的访谈方式。

这是一种定性的(qualitative)调查技术。它既不同于采用参与观察方法的民族学方法(etraphy);也不同于传统的在调查者与被调查者之间缺少互动的大型结构性调查(uralinterview)。

在传统观念中,定量的研究方法一向被视为“硬方法”(hods),如大型问卷调查和数据分析;相反,定性研究方法则被视为“软方法”( raphy),深入访谈方法和观察法。女权主义者批评统计学,视之为“男权文化中所谓‘硬性事实’的僵硬定义的一部分”(rein harz,87),并主张女权主义的研究只应采用定性方法,不应采用定量方法。

例如,心理学家格拉汉(d。gra)就断然否定任何自称属于女权主义研究的定量研究。她们将研究分为三类:女权主义的,性别主义的和非性别主义的。“女权主义的研究视角以定性为主,一旦采用了定量的技术,女权主义研究者总会感到需要为此表示歉意;而性别主义和非性别主义的研究视角却是以定量为主的,一旦采用了定性技术,研究者也总会为其研究将缺乏科学的严谨性而表示歉意。”(reinharz,87)我反对完全排斥量化方法的倾向,我自己以前做过的许多研究就曾用过量化方法。我同意这样一种看法,即女权主义方fǎ_lùn与男权主义方fǎ_lùn的区别只不过在于,前者乐于承认和采纳范围更广的方法和技术,其中包括那些并非不严谨只是不那么僵硬的方法和技术。我想,最好的作法是定性定量两类方法兼收并蓄。

此外,有一批性学专家持有这样一种观点,即对此类题目的研究没有必要做很大规模。他们说:“我们已提到运用普查法和观察法可以对数百人以致成千上万的人做调查。但这种大规模的调查有时没必要,研究一小部分人的情况,就能促进我们对性问题的了解。”在当代文化人类学的研究中,有时甚至可以仅做一个个案的研究。使用这种方法的理论依据是:某一文化的内部是有同质性的,所以研究一种文化时,最重要的是注重研究的深入和真实可信,而不太强调抽样的方法。但同时他们也指出,“调查一小部分人时更要注意避免偏见、观察错误和做出不正确的结论。”(哈斯等,第37页)由于我的样本很小,所以没有任何统计意义,也不能做任何统计推论。我只是把这项研究视为一项探索性的研究,其中所有的材料只具有“存在着这样一种事实”的意义,不具备对更广大人群和更大范围的现象的代表性。

由此引发了一个问题:既然样本这样小,怎么可以把书名叫作“中国女性的感情与性”。这的确是一个问题。过去,曾有人对金赛提出过类似的诘难:他的书不应该取名为《人类男性性行为》和《人类女性性行为》,应该叫作《美国白人男性性行为)和《美国白人女性性行为)。如果按照这一逻辑严格考证下去,金赛的研究甚至不应冠以“美国”,因为他的样本不是全美国随机抽样样本,并不可以推论全国的。当然,更不可以推论“人类”。

我曾按这一思路想过把书题的“中国”去掉,结果更糟,成了“女性的感情与性”,犯了和金赛一样的错误。在这种情况下,我建议读者从另一种定义的角度来看这类题目:当金赛用“人类男性”一词时,他是指这些男性属于“人类”,而非其他灵长类动物(金赛是动物学家);当我用“中国女性”一词时,我是指这些被访问到的女性是中国人,而非外国人。本书仅在这一定义之下使用“中国”一词。

采用这种深入访谈个案史的方法,我一共访谈了47位女性,她们当中年龄最大的55岁,最小的29岁;她们的职业有科技人员、教师、公司职员、编辑、记者、医生、会计、艺术工作者、行政干部、工人、军人、服务行业职工、自由职业者等等,以知识分子女性为主;教育程度最高的是研究生毕业,最低的是初中毕业;大学及其以上学历的占多数。对每个人的访谈短则一两个小时,长则四五个小时,有的还不止谈了一次。

这项研究涉及女性感情与性生活各个方面的一些基本事实,其中包括月经初潮,


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