▌對於「分類整理」的分類整理。
在《The Art of Social Theory》中，瑞典經濟社會學家Richard Swedberg，依功能和時序劃分，將社會學理論的建構過程分為四個階段：⑴社會觀察；⑵命名、概念、類型學；⑶類比、隱喻、模式；⑷提出解釋。
——這四個階段，並非以概念和定義加以命名，而是以具體行為和工具列舉加以呈現。換句話說，在理論化「理論化」的過程中，斯威德伯格選擇將他「社會觀察」所得的，關於「理論化的過程」的經驗材料，以「清單或分類」的方式加以羅列：①清單、②分類、③類型學，是他所整理出的三種「對經驗材料加以整理」的方法。而與「命名和觀察」共同構成了「理論化」第二階段所應完成的任務和所需的必要工具：對經驗材料加以整理並予以命名和釐清概念的內涵和邊界。
┏非結構：清單
┗結構化┏多：分類
┗少：類型學
具體來說，我們可以將這三種「對經驗材料加以整理」的方法，以「結構化與否」和「類型多少」加以分類整理。但有趣的是：那麼「這個整理本身」是哪一種整理呢？很明顯，它並不是清單，但它是類型學還是分類呢？在書中，斯威德伯格只提到了兩種類型學工具：兩兩成對的概念，以類別為共性和變量的2×2矩陣——「分類」和「類型學」都是結構化的，但一者包含的類別通常較多，一者較少。一者從整體出發，嘗試將其劃分為不同類別；一者從少數案例出發，然後將其擴展到所有案例，以檢驗其是否適用和合理。
但問題是，對於「這個整理本身」也就是：並未兩兩交叉形成2×2矩陣，而只是單向分支的2+1結構，斯威德伯格並未特別提及。而我認為，儘管這也可以理解為一種類型學，但它的生成和應用方式，明顯和2×2矩陣不同——例如，如果是2×2矩陣，我們應該就會尋找，在「葷×素」的葷食內部，是否也有像是「蔬×果」這樣的劃分可能？或者說，不應停留在只適用於素食的蔬果劃分，而應該也要適用葷食，例如蔬菜是隨餐的素食，水果是餐後的素食，而蛋奶也可以因此分別歸屬到兩者，又或者蛋奶都是隨餐，而餐後另有等待被填入的內容？
以及，更進一步我們會發現，所謂「清單／分類」的劃分，也不如表面上看來的那麼簡單：「清單、分類、類型學」看起來是一個清單，但實際上，它已經是對「成對概念、2×2矩陣、單向分支、MECE、光譜、簡單條列」等具體工具，進一步加以分類整理的結果，而就算不是類型學，至少也已經是分類。
#清單
• 葡萄
• 雞蛋
• 鴨蛋
• 牛奶
• 胡蘿蔔
• 蘋果
• 馬鈴薯
• 橘子
• 優酪乳
#分類
• 蔬菜：胡蘿蔔、馬鈴薯。
• 水果：蘋果、橘子、葡萄。
• 蛋奶：雞蛋、鴨蛋、牛奶、優酪乳。
#類型學
┏葷：雞蛋、鴨蛋、牛奶、優酪乳。
┗素┏蔬：胡蘿蔔、馬鈴薯。
┗果：蘋果、橘子、葡萄。
此外，藉由這一個例子，我們也會發現：除了「對經驗材料加以整理」以方便「理論化」的後續階段能順利進行之外，對經驗材料的整理，還體現了另一個更加直觀的好處：它們更好記了！
這其實也是理所當然的，因為理解而能提出解釋的前提本就是記憶，在「社會觀察」之後，我們除了要對經驗素材加以「概念和命名」而能對觀察所得的材料加以指稱和討論，如果不對其加以整理，我們根本無以全盤掌握，看到了後面就忘掉了前面而也更無從談起要以「類比、隱喻、模式」找出現象背後隱含的模式或系統性關係，而替我們最後的目標，也就是「提出解釋」做好充分前提準備——但「方便記憶」和「方便操作」並不是一同回事。例如，以「葷×素」和「蔬×果」整理的架構，先不管這是類型學還是分類，很明顯不如簡單並列而可能反被誤認為只是清單的「蔬菜、水果、蛋奶」好記和好用。假使我們要玩迅速分類的遊戲，先想是葷是素，再想是蛋奶還是蔬果很明顯只是多此一舉。
因此，如果「不只為了追求存放，而還追求實用」的話，我們會需要一個「少量記憶就能大量處理」並且「處理容易」的體系架構。以「類型學」來說，因為多了「可能需要填空的單元格」存在，2×2矩陣相較於2+1單向分支，就更多了一些運算而少了一些記憶：如果要繼續向下分支，也就需要記憶新的類別劃分。但除了這兩者之外，還有另一種運算可能：不是兩兩交叉，也不是單向分支，而是「自反的堆疊」或者說組合：Ａ、非Ａ、Ａ＋Ａ、Ａ＋非Ａ、Ａ＋非Ａ＋Ａ……。不過，有趣的是，所謂Ａ與非Ａ的組合，雖然無法以「Ａ的有無」和「非Ａ有無」組成矩陣，但只要改成「Ａ的多寡」就同樣能轉寫成矩陣——換句話說，它們本質還是相同，只是這也反映了就像「葷素×蔬果」的單向分支，如果塌縮成「蔬果蛋奶」反而更好操作，有時候矩陣也可以塌縮成並列的結構，而更好操作和記憶。此外，清單除了以類別劃分，而成為分類之外，即便只有單維的變量刻度，只要能按照「時序、邏輯、程度」排列，就也能明顯降低記憶而增加運算：斯威德伯格的四個階段，就既有時序，也有邏輯聯繫，所以能夠把「觀察、命名、概念、類型學、類比、隱喻、模式、解釋」劃分為組塊並賦予運算規則以輔助記憶和甚至指引操作。
#2×2矩陣
┏有Ａ┏有Ｂ：有Ａ有Ｂ
┃ ┗沒Ｂ：有Ａ沒Ｂ
┗沒Ａ┏有Ｂ：沒Ａ有Ｂ
┗沒Ｂ：沒Ａ沒Ｂ
#單向分支
┏有Ａ：有Ａ有Ｂ或沒Ｂ
┗沒Ａ┏有Ｂ：沒Ａ有Ｂ
┗沒Ｂ：沒Ａ沒Ｂ
#自反堆疊
• 簡單：Ａ
• 複合：Ａ＋Ａ
• 複雜：Ａ＋非Ａ
• 複合複雜：Ａ＋（Ａ＋非Ａ）
［非Ａ有無 × Ａ的多寡］
┏沒非Ａ┏一個Ａ：Ａ
┃ ┗多個Ａ：Ａ＋Ａ
┗有非Ａ┏一個Ａ：Ａ＋非Ａ
┗多個Ａ：Ａ＋（Ａ＋非Ａ）
［非Ａ有無 × Ａ的有無］
┏沒非Ａ┏沒Ａ：？
┃ ┗有Ａ：Ａ
┗有非Ａ┏有Ａ：Ａ＋非Ａ
┗沒Ａ：非Ａ(?)
最後，如果把這所有提到的「清單、分類、類型學、2×2矩陣、單向分支、自反堆疊、光譜、MECE、並列塌縮」加以整理，我們可能可以這樣整理：①有程度量差的光譜、②有類別質差的MECE、③將類別視為條件而完整或不完整定位的2×2矩陣與2+1結構、④塌縮2+1單向分支結構而將「不同層級的變量判斷階段壓縮成序列」的蛋奶素、⑤以自反堆疊雖然能轉寫成矩陣但是以單零件和雙運算組成的推衍生成文法——以及，前面都沒提到，但能結合「邏輯」與「條件」的三要素兩轉折而構成的：三圓文氏圖！
┏單變量有刻度：光譜/量差
┃多變量無刻度：MECE/質差
┗多變量正負值┏二┏完整：2×2矩陣/定位
┃ ┃不完整：2+1單向分支
┃ ┗單層級：堆疊or階段
┗三：文氏圖/三要素兩轉折
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