Комбинирование социальных и пространственных процедур в одной концептуальной рамке статистического исследования все же имеет шанс на успех. Рассмотрим следующий пример, в котором мы попробуем предсказать распространенность некоторых социальных характеристик в пространстве — скажем, численность цветного населения в ряде переписных участков города. В рамках этой гипотезы мы можем сформировать предположения относительно численности небелого населения на каждом участке, представленной ячейкой в таблице данных. Чтобы проверить эту гипотезу, нам нужно показать, что она правильно указывает количество людей на каждом участке. Мы можем проверить это, сравнивая распределение ячеек по частотным характеристикам, как они представлены в гипотезе и как они выглядят в реальности. Мы можем выяснить, есть ли значимая разница на пятипроцентном уровне или ее нет. Но нам надо также показать, что модель предсказывает правильное пространственное распределение предсказаний по участкам. Мы можем использовать цветовой тест смежности (k-color contiguity test), чтобы показать пространственное распределение, предполагаемое в гипотезе, и пространственное распределение в реальности. Если эти тесты совершенно независимы друг от друга, мы можем увеличить эти два уровня значимости по правилу мультипликации (умножения) и сказать, что общий тест показывает уровень значимости[6] 0,25 %. Но очевидно, что тесты не независимы друг от друга. По сути, объединение двух тестов таким образом может вовлечь нас (и часто так и бывает) в конфликт со статистической логикой. Тесты социальных процессов основываются на независимости каждой единицы данных, а пространственная статистика явным образом озабочена измерением степени пространственной зависимости в данных. Поэтому мы автоматически привносим в измерение социальных процессов проблему автокорреляции, и это означает, что мы нарушаем основания тестирования, если только как-то не контролируем этот процесс (фильтруя данные и т. д.). Подобная проблема возникает почти на каждом участке работы в зоне взаимодействия дисциплин. Она далека от решения и часто вообще не замечается. Мне всегда казалось странным, что, например, многовариантные методы районирования полагаются на измерения корреляции, которые, если они считаются значимыми, требуют независимости данных наблюдения, когда целью всей процедуры является группировка единиц по регионам, имеющим сходные (и поэтому пространственно автокоррелированные) характеристики. Метод и цель в этом случае кажутся логически не согласованными или, в лучшем случае, дают такую группировку регионов, которую по большому счету можно считать бессмысленной. Похоже, это формирует непреодолимый барьер для использования факторного анализа в схемах районирования. Проблема автокорреляции, однако, хорошо освещена в эконометрической литературе в отношении временного измерения (временных рядов), и мы можем использовать эту область знания как источник вдохновения (и определенных техник). Но, как указал Грэнджер (Granger, 1969), между временным измерением, которое обладает, к большому удобству, направленностью и необратимостью, и пространственным изменением, которое обладает не этими ценными характеристиками, а сложной нестационарностью и странными разрывами, огромная разница. Эти проблемы привели Грэнджера к сомнениям относительно того, что техники, используемые в эконометрике для работы с временными рядами, могут применяться к пространственным данным, за исключением некоторого класса задач. Проблема пространственной автокорреляции кажется слишком сложной, чтобы найти ей приемлемое решение, а вся базовая структура статистического исследования в междисциплинарной зоне зависит от нее.

Наши инструменты для разрешения проблемы сочетания социологических и географических подходов к городским вопросам нуждаются, можно сказать, в заточке. Поэтому мы должны принять как данность сложности составления условных прогнозов и проверки теории. Это может нагонять депрессивные настроения, но мы не можем разрешить эти трудности, только делая вид, что их нет. На самом деле точное определение проблемы является самым важным, если мы намерены приступить к заточке инструментов для проведения работ по строительству моста между этими подходами. В то же время важно осознавать возможные источники ошибок в пространственном прогнозировании и в конструировании теории. Самообман в отношении этих ошибок не пойдет на пользу ни социальному ученому, ни географу, ни планировщику, сталкивающимся с принятием сложного политического решения. Каждому из них необходимо быть хорошо натренированным в распознавании методологических ограничений, возникающих при работе на стыке дисциплин.

Нам нужна адекватная аналитическая рамка для работы с комплексными проблемами на стыке социального и пространственного анализа. Не думаю, что адекватный метаязык, объединяющий эти два подхода, появится в скором времени. Уж лучше нам довольствоваться наличествующими на данный момент концептами, позволяющими создать теорию города. Используя их, мы должны быть осторожны, поскольку выбранные нами концептуальные рамки могут оказывать влияние на наше понимание истинной роли планировщика и на наши стратегические приоритеты. К сожалению, «практическая логика» слишком однозначно ассоциируется с утвердившейся философской позицией. В этом можно убедиться, взглянув на два достаточно разных подхода к городским проблемам.

Можно рассматривать пространственную форму города как основную детерминанту человеческого поведения. Этот «пространственно-средовой детерминизм» — рабочая гипотеза тех планировщиков физического пространства, которые стремятся продвигать новый социальный порядок, манипулируя пространственной средой города. Это также удобный способ разрешения некоторых сложностей взаимодействия между пространственной формой и социальным процессом, поскольку он предполагает простую каузальную модель, в которой пространственная форма влияет на социальный процесс. В некоторых случаях эта точка зрения, кажется, становится оформленной философией и в таком качестве подвергается атаке со стороны философов. Демократическое представление о важности того, что хотят люди, вместе с некоторыми свидетельствами того (ни в коем случае не окончательными), что изменение пространственной среды может и не влиять на поведенческие модели, подтолкнуло Ганса (Gans, 1969), Джекобс (Jacobs, 1961) и Уэббера (Webber, 1963) к критике пространственно-средового детерминизма и привлекло внимание к альтернативным рабочим гипотезам, в которых социальный процесс видится как обладающий своей собственной динамикой, которая часто — несмотря на усилия планировщиков — формирует свою собственную пространственную форму. Уэббер доказывает, что новый пространственный порядок возникает как ответ на изменение технологии и социальных норм. Планировщик не может предотвратить появление этого порядка. Он может только ослабить его воздействие или увеличить его эффективность. Это рабочая гипотеза, которая переворачивает причинно-следственные связи, предполагаемые в первой, кажется тоже стала своеобразной философской позицией у некоторых авторов. Планировщик, согласно этой точке зрения, должен восприниматься как слуга социального процесса, а не его господин.