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理性是人类的最高智慧
2014-04-08 16:41  

社会学课上老师问:你幸福吗?

座下作为唯一中国人的我险些笑出声了,你懂的。不过,有好几个小伙伴点头说:“Yes”,我赶紧变得严肃起来,因为他们可能是真的幸福。

老师又问:你怎么知道你幸福?

这下没有人点头了。

是呀,你怎么知道你幸福呢?为此,老师用了一节课来讲解什么是“科学方法”。其中第一步便是将“幸福”这个抽象的概念变成一个具体的“可操作的定义(operationaldefinition)”。因此,首先要摒弃所谓幸福是由邻居的富裕程度决定的主观感受,找到决定幸福的“成分”,比如住房、收入、工作、家庭、自然环境、社会环境、政治权利、人的自由发展等一些幸福指标以及指数,并由此确定幸福的标准和等级,然后才能以此进行统计调查,来确定自己或是一个群体是否幸福和幸福程度,更进一步,可以据此找到自己幸福或是不幸福的来源。

更为完美的例子来自印度经济学者阿玛蒂亚·森对贫困与饥荒的考察。1943年,阿玛蒂亚的家乡印度孟加拉邦发生了一场大饥荒,有三百万人在此次大饥荒中丧命。是由于粮食总供应量不足造成这场大饥荒吗?在对四期饥荒的统计数字进行考察之后,阿玛蒂亚·森发现,粮食供给不足引起饥荒的观点——FAD观点——无论“多么玄妙深奥,它对饥荒的解释都显得十分勉强和模棱两可”。

因为在1943年,孟加拉邦的人均粮食供给量不是下降了,而是增加,整体经济环境也是繁荣。在《贫困与饥荒——论权利与剥夺》,阿玛蒂亚·森还考察了另外三场饥荒:埃塞俄比亚饥荒、萨赫勒地区的饥荒和孟加拉国的饥荒,他发现“无论是在经济繁荣期还是经济衰退期,饥荒都有可能发生”。为什么会如此呢? “为什么一些人啼饥号寒,而另一些人却脑满肠肥?”通过对灾民职业性别以及社会地位进行统计分析,阿玛蒂亚·森发现,这些人群是因为没有获得享用食品的“权利”而饿死的。也就是说,造成他们死亡的不是“粮食贫困”,而是“权利贫困”,他们的交换权利在饥荒中受到严重损害甚至剥夺,从而直接导致他们付出最惨重代价——死亡。对于自己童年时期的这场饥荒,阿玛蒂亚·森本人都不禁坦言:“唉,要不是由于阶级的划分使我们蒙受恩惠,那我也就在劫难逃。”

在森的经济理论中,饥荒只是其贫困理论的极端例子,同理类推可知是什么造成贫困的。当然,被称之为“经济学良心”的阿玛蒂亚·森,首先把贫困变成一个“可操作的定义”——重新对“贫困”进行了定义,并找到识别“贫困”的衡量标准。

就在明白“可操作定义”那一瞬间,我突然意识到统计学的力量与美。

作为一名文科生,我看到数字就犯怵,并总是将英国首相本杰明·迪斯雷利在十九世纪说的一句话当做真理:“世上有三种谎言:谎言、可恶的谎言和统计数字。”难道不是这样吗?为此,我一直对数据和统计学保持着文科生的骄傲与无知。谁知若干年后,我竟然要求上一门统计学的课,其中最基本的一个要求是能看懂并制作直方图、多方形、散点图、箱型图、茎叶图、饼图、概率图、残差图以及没有零的坐标图。这让我不胜其烦。虽然这门功课我得了一个A,但我对这门课的总结是美国记者富兰克林·P·琼斯的一句话:“统计数据不能用来支持任何东西,除开统计者本身。”难道不是这样吗?

实际当然不是这样,在某种程度上,科学的统计不仅能让我们对所处的世界有着更具体可感的认识,还能纠正一些错误的感知,从中找到问题的真正根源。英文单词统计学“statistics”来源于拉丁词“status”(意思是国家state)。早期的统计学意思就是编辑数字或图表来描述国家的各个方面。1662年,英国经济学家约翰·葛兰特的著作《对死亡率表的自然与政治观察》发表,里面有当时伦敦人口的出生率与死亡率的统计资料,葛兰特也因此被认为是首位人类统计学专家。自此,统计学才逐渐大显身手,尤其在伦敦。

如1854年,伦敦内科医生约翰·斯诺通过绘制伦敦霍乱死亡病例分布图,终于发现霍乱的传播途径和污染源——布劳德大街上的公用抽水机,由此,他确定霍乱是因严重的水污染病菌传播的,而不是当时人们普遍认为空气传播的。让统计学变得更具说服力的是另一位英国人——佛罗伦萨南丁格尔小姐。世人多把其生日5月12日当做护士节来纪念她,殊不知她还是一名统计学的先驱。1854年10月21日,南丁格尔和38名女性志愿者来到克里米亚半岛。在对堆积如山的军事档案进行统计之后,她发现,在克里米亚战争中,死在战场上的士兵不多,导致死亡的主要原因是缺乏护理而导致的感染。为此,她别出心裁制作出圆形图,让不懂得阅读统计报告的国会议员能一眼看明白其统计结果,来说服英国政府,提高军队的医疗条件。若干年后,她用同样的统计方法,对印度农村生活做了全面的卫生统计研究,成功地改善了印度的公共卫生服务。1873年,南丁格尔报道:“卫生改革10年后,在印度的士兵死亡率已经从每千名69名,降低至18人。”

在社会学课堂,一个近乎完美的代表则是法国社会学家埃米尔·涂尔干的1897年出版的《自杀论》。今天,这本书的结论是否正确似乎也不那么重要,让人赞叹的是其研究方法,那就是涂尔干对当时人口统计数据的应用,用一种更为科学的方法去解释自杀的原因,将自杀的个人行为与社会因素联系起来。尽管这本书的数据依然存在一些缺陷,但作为实证主义的开山之作,这本书几乎成为社会学研究的入门教材。是的,数据有可能会骗人,统计方法有时会出错,如1936年《文学文摘》的民意调查便错成一个大笑话,但除此之外,我们还能找到一个更为科学的方法吗?在99%的程度上,我依然服膺于安·兰德的那句话:理性是人类的最高智慧。

因此, 几乎同时,我的社会学、环境学和地理学的老师,在课堂上让我们观看瑞典卡罗琳学院的国际卫生学教授、当代统计大师汉斯·罗斯林的两个TEDTalk《用前所未有的方法阐释数据》和《让数据改变心智》,并郑重介绍了他的基金会Gapminder所开发的Trendalyzer软件。这几乎完全颠覆了我对枯燥数据的印象。罗斯林利用其开发的软件,将数据变成动态的可视的图形,当观察这些动态数据时,可以轻易发现我们对这个世界的认识是非常可疑的。比如说什么是“第三世界国家”?如果仅仅用“家庭规模”和“婴儿死亡率”作为标准,那么这个概念的内涵和外延,在这几十年间早已随着时间而悄悄改变。那么,什么是第三世界国家呢?又该如何确认和识别第三世界国家呢?这不是罗斯林需要解决的问题,但他却用数据进行了一场大脑革命:我们该如何描述我们的世界呢?

什么是幸福呢?我又该如何知道我的幸福呢?过去许久,我依然会常常想起这两个问题,它们犹如一道闪电,让混沌的我突然看到另一种思维的力量与美。我想,世界上再也没有比这更美的东西了。

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