不知亡國恨的學者,與不看民調的人_风闻
雁默-台湾自由撰稿人-台灣自由撰稿人2019-11-05 16:44

由於最近韓國瑜民調支持度落後蔡英文,偏偏街頭群眾簇擁的熱度超高,故而韓粉早早拒絕關注民調,眾皆曰,現在的民調都是假的,甚至有韓粉索性自己跑全省,在街頭手動做民調,挺韓媒體也附和之。
不知為什麼,這現象突然讓我想起張文木教授夏季在觀網的一篇文章「學者要知亡國恨」,兩件事明明毫不相干,怎會在我心中泛起異樣的連結感呢?
關鍵詞是「預測」與「以偏概全」。衍生詞是「學者的任務」,「經世致用的學術爭論」,「科學方法在人文領域的正確地位」,「決策與分析的界線」。
民調是一種觀察人類活動的科學方法,社會學亦然。我們必須了解,人類活動涉及人心,而人心不容易量化,變數也非常多,因此以科學方法探究有其極限,建構在其上的預測,也就不可能百分百準確。
事實上,台灣二十多年來大大小小的選舉,基於民調的預測有時很準,有時偏差十萬八千里。換言之,民調可供參考,篤信之則可謂傻。科學方法在人文研究上有其價值,但無法解釋一切,迷信之則可謂痴。要避免痴傻,科學可以抱緊點,但別舉太高。
張文木教授這一篇「學者要知亡國恨」,意在提醒(人文)學者要善用知識貢獻社會,莫流於不著邊際的空談,不能只羅列問題的利弊得失,重點是要敢於下結論,要解決問題。我想,這主要是對著人文學界說的,特別是與國家決策相關的社會學,政治學,國際關係等領域。
下結論,往往離不開預測,沒有優質的預測就沒有優質的決策。學者的功能,應是協助決策者做正確,或比較正確的決定。針對特別懶散的學者,張教授的說法並沒有錯,但會不會有人被誤傷呢?於此,我想提出另一種角度以供參考。
綜合以上兩件事,我的問題是 —— 如果預測的基礎(學者的結論或民調數據)不牢,決策者要承擔的風險不是更高嗎?
換個角度問,學者該不該,適不適合主導決策?特別是在政治的領域。
我認為這是分工的問題。分析與決策是兩碼事,應由兩種人分別執行。
經世致用的爭議
張教授該文列舉了宋明亂世的例子,強調經世致用的重要性,其實,關於做學問該不該以「致用」為上,中國歷史上重複了很多次這類的爭論,這是一個很古老而深刻的問題。簡單說吧,身逢治世,知識菁英就傾向學術獨立,身逢亂世,就傾向知識報國,舉世皆然。
學術獨立意味著,求知不應受外界干擾,應專注於純知識的深層挖掘與正確性。知識報國意味著,學術就應擔負入世的社會責任,以知識為工具協助國家人民脫困。此二者,並沒有孰優孰劣的問題,知識菁英隨環境而切換模式,是很自然的現象。
做學問的唯一目的是救國救社會,聽起來沒啥錯,但歷史上也不乏負面的例子。你聽過「曲學阿世」,有沒聽過「曲學救世」?也就是為了拯救世界不惜扭曲學術,動機好,做法壞,這類案例還真的非常多。
信手捻來一例就秒懂: 社會達爾文主義。
達爾文下的結論是關於生物的演化,是自然科學,可沒有引伸至社會的「進化」,甚至種族的優劣。論過度引伸達爾文學說者的動機,恐怕還真是想拯救社會,但最後它造成了浩劫。試問,達爾文做研究的時候,有抱著救社會的任務嗎?
清末康有為與章太炎的學術對立,就是在吵「曲學救世」。康有為人如其名,做學問為的是「有為於救國」,因此不惜以曲解儒學的方式迎合他的救國論述。章太炎痛罵之,他認為就算目的是救國也不該曲學,否則學術會崩塌。然後皇帝從了康有為路線,帝國掀起一場政治風暴,太后怒了,皇帝慫了,康有為跑了。
學者下了結論,決策者也依此下了決定,結果卻不太好,因為康有為學問雖大,但受限於所學,以致其所下的結論低估了現實的風險。皇帝顯然也過度依賴學者的結論,而缺乏專業分析之外的風險意識。分析者與決策者雙雙落入同溫層陷阱。
再讓我們將時間拉久遠點,把民調話題扯進來。漢代,是一個風靡預測的時代,預測工具有星象,解易,讖緯,各種占卜等等,方法多如繁星,亦不乏論證嚴密者。現代人怎麼看待各種科學預測工具,古人就怎麼看待以上預測工具。如專注於預測的解易者,根本就是古代高大上的科學家,只要偶然預測對了幾件事,其受重視的程度就遠高於「十年通一字,畢生通一經」的純儒,因為他「有用」。
知名的解易者京房,因為預測了幾件事神準而受到皇帝重用,然後他在政壇開始以同樣的預測工具,在考選官員的制度上「下結論」,「做決定」,結果政策搞得不好,還得罪許多大官,最後被權貴們弄死。
民初的「疑古派」也都是心存救國者,所謂科學治史,「大膽假設」不免離經叛道,「小心求證」又不如乾嘉學派嚴密求真的自我要求,言古人所不敢言,疑古人所不敢疑,大都犯了「失真」的毛病。以今日專業分工更細的眼光看來,其實是環境在推動知識菁英選擇「求真」或「求用」,乾嘉學的研究有其價值,疑古派亦然。
上述幾個例子,其實是在講「以偏概全」的故事,當(人文)學問肩負了某種使命的重擔,曲學往往是免不了的,哪怕曲解者使用的是科學方法。
解決之方,就是將「分析」與「決定」分工,分析者專注於分析,決策者也必須有做決定的技能。以免前者擔子太重,承受了過度的風險,而後者過於依賴分析者,疏忽了「做決定」也是一門大學問。
決策也是門大學問
現代人看到數學符號就心蕩神馳,民調統計學公式一秀出來,好似神聖不可侵犯。然而,它終歸是一種不見得牢靠的工具。錯不在數學,而在於我們過度相信數學工具在人文世界裡的解釋力。
學者以民調為選情預測的基礎,若帶有某種政治使命,很難不曲解數字,以偏概全下結論,左右決策者的決定。而且,學者所受的訓練一般就是集中於分析,並非決策。分析者該做的是盡可能全面性羅列利弊得失,避免以偏概全誤導決策者做出偏差的決定。
決策者所要承擔的風險遠遠高於分析者,因此必然要綜合考量專業分析以及分析之外的資訊。例如,當決策者發現民調支持度與街頭親身感受悖離,民調所得到的結論就不能作為下決定的唯一根據。決策者必須尋找民調資料之外的訊息,摸索出最適當的決策。
決策者所需具備的技能,是在人多口雜的各種資料裡,找到下決定的最佳途徑。這需要經驗,直覺,膽識與抗壓性,因為大部分的決策,是在沒有最佳結論的分析裡作出的。也就是說,許多重大決策都有「賭一把」的成分。正所謂「富貴險中求」,而這風險,不應該由分析者承擔。
除了依靠專業盡可能全面地將紛雜資料條列分明,分析者不宜有其他非專業的使命。讓分析者承擔決策風險,就可能產生分析者為規避風險而端出的劣質結論。這叫做「揣度上意」。
美劇「億萬」中,搞對沖基金的公司合夥人之一,是心理學家,她的任務是確保操作員有足夠強大的心智,做高風險的決定。真實情況不知是否如此,但想想很合理,因為操作員的每個決定都牽涉上億元的獲利或損失,風險愈高,決策品質就愈重要,只有犀利的運算工具而沒有高抗壓性的心智是不行的。
這恐怕不是埋首舊紙堆,往來於校園與專業論壇的學者所受過的訓練。
只要分工做得好,就算民調支持度落後,決策者也大可不看民調,就算身逢亂世,不知亡國恨的學者也可以做出巨大貢獻。這可避免以偏概全,揣度上意的分析結論誤導出品質低劣的決策,也可以避免決策者過度依賴專業分析,而錯失了其他重要資訊。
如果學者就是決策者,那麼他應該也得先經歷一段決策者的專業訓練。專業分析能力很好,決策品質卻很差的學者型官員,在台灣並不少見,就是因為缺乏決策教育。重點在於,有沒有這一類的訓練與知識?
說白了,溫良恭儉讓,就不敢賭一把,也不能讓這類人去賭。