社會科學靠譜嗎？

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

有些時候，沉默就是背叛。
——馬丁．路德．金（Martin Luther King Jr.）

「幫臉蛋打分數」實驗

想像一下，你是二○○○年代末的荷蘭大學生，有一天在上課的路上穿過社會科學院，看到一張召募受試者的海報，名字叫〈看見美麗〉，是一群社會心理學家在研究人類如何認知臉蛋的吸引力。平常就愛翻時尚雜誌的你，覺得自己實在不去不行，而且該實驗還在法國與義大利同步進行，實在太酷了，所以你立刻報了名。

幾天之後，研究團隊請你填一份健康調查，例如有沒有幽閉恐懼症之類，並安排實驗時間；實驗似乎非常簡單：一邊接受腦部掃描，一邊幫一大堆女生臉蛋的照片打分數。「這根本只是花一個小時滑社交軟體 Tinder 嘛。」你想著，這樣就能為科學做出貢獻，實在太好了。

實驗當天，一名穿著白袍的助手帶你進入房間，房裡有一張小小的床。床的旁邊是一個巨大的白色塑膠甜甜圈，洞的大小剛好可以塞進那張床。「這叫作功能性磁振造影，」助手表示，她請你躺在床上，遞給你兩個控制器，每個控制器上各有四個按鈕，上面分別寫著 1 到 8。

「接下來我們會放出許多照片，請你告訴我們每張照片有多吸引人，」她指著控制器上的按鈕，「毫無吸引力就打 1 分，非常吸引人就打 8 分；每張照片有三到五秒的時間回答。」她說完之後給你戴上耳機，在你頭上敲了幾下把耳機固定。你看了一下那個塑膠甜甜圈，裡面好像有個小螢幕。

「感覺如何？」耳機傳來助手的聲音。

「OK 啦，」你說，雖然你其實有點緊張，而且有點冷。

助手請你盡量保持安靜，然後整張床緩緩滑入了那個白色甜甜圈。

一分鐘後，甜甜圈裡的小螢幕亮了起來，出現一張女生的臉蛋照片，畫著濃妝面帶微笑，頭髮看起來油膩膩的；照片消失之後，你給照片打了六分，幾秒鐘後數字「8」亮了起來，旁邊寫著「＋2」。看來「米蘭和巴黎的女性受試者」對這張臉的評價，平均比你高兩分。

「喔？」你皺起眉頭，「這樣啊？是我漏看什麼嗎？」

螢幕上出現第二張功能性磁振造影照片，你努力無視磁振造影機器的嗡嗡聲，繼續打分數。在那之後，照片一張又一張出現，就這樣經過了五十分鐘。

實驗完成之後你來到休息室，另一個助理突然走了進來，說要拜託你在沒有磁振造影機的情況下，把每張照片再打一次分數；他把你帶到另一個房間，確認你覺得舒服之後，以不同的順序給你看之前那些照片。

不過這次，那些「歐洲受試者給出的平均分數」消失了，而且沒有時間限制，每張照片你愛看多久就看多久。結束之後助手問你感覺如何，並感謝你的參與，你也很高興對科學做出貢獻。

大腦認為錯的意見

不過你做出貢獻的方式，其實跟你想的不太一樣。實驗結束之後你才知道，其實整個設定都是騙你的，這個實驗的真正目的，是研究你對臉蛋的評價會如何因為其他人的評價而改變。

實驗根本就沒有「歐洲各地同步進行」，那些「其他國家」或者什麼「米蘭和巴黎受試者的平均評分」全都是事先寫好規則的極端值，只是刻意為了跟你唱反調而已。但有趣的是，這個虛構設定的實驗，卻告訴了我們很多真實的事情。

功能性磁振造影的掃描結果顯示，當我們發現自己偏離了主流意見，大腦就會在神經層次上，產生一種跟事與願違時相同的反應。

當事情的走向出乎預期，我們通常會認為是自己搞錯，這時大腦會把錯誤記錄下來，讓我們下一次不要再犯。這種機制在我們學習開車跟滑雪的時候很有用，卻會在社會之中造成麻煩：大腦會把與眾不同的意見當成錯誤的意見，讓我們下意識服從群體的共識。

因此，當我們重新幫同一疊照片評分，我們給出的分數就變得跟「歐洲各地的平均分數」更近，請注意這個設定的真正意義。這些「歐洲各地的受試者」並不是我們的內團體，「巴黎跟米蘭的女性受試者」遠在天邊，我們根本就不認識，即使意見不同也不用擔心被他們排擠，可是我們還是被影響了。

這表示即使「其他人」不在現場、不知道打哪來的、甚至根本就不存在，他們的意見還是能夠讓我們服從。

這個實驗告訴我們，即使眼前是一群自己未必重視的群體，即使「主流意見」可能只是我們的錯覺，我們也會在意自己是否偏離。在社交場合，我們的大腦不會仔細檢查眼前的表象是否為真，只會照著本能做事。這種情況我稱之為「共識陷阱」（consensus trap）。

它會創造出另一種集體錯覺：不是奠基於謊言，而是奠基於沉默，讓我們為了保持沉默，最後搞到彼此誤解。這種沉默的共識很可怕，它讓我們搞不清楚自己做錯了什麼，畢竟我們既沒有盲從他人，也沒有假意迎合，只是保持沉默而已。

——本文摘自《集體錯覺：真相，不一定跟多數人站在同一邊！》，2022 年 12 月，平安文化出版，未經同意請勿轉載。

社會科學還沒有、也不能夠像自然科學那樣準確地預測未來，「它們頂多能補充一下常識、實踐經驗、理智和關鍵情報」。

（文／Gary Gutting）在有關公共政策的辯論中往往會涉及援引經濟學和社會學等社會科學的研究結論。例如，奧巴馬總統在他2013年的國情咨文中，引用了最近一 項著名的研究以支撐其對這一制度的重視，根據學生的考試成績來評價教師。據稱這項研究表明，提高學生標準化考試成績的教師教出來的這些學生「更容易讀大學、掙更高的工資、住更好的街區、存更多的退休金」。

在制定方針政策時，我們應該把這樣的結論多當一回事？這個問題很重要，因為媒體的報導似乎往往以為，任何以「科學」之名得出的結果，都值得認真對待。但是，這很難說是合理的。比方說，一則研究是天文學家計算的日食，另一個是指出消費者更喜歡藍盒子裝洗衣皂的小型市場研究，我們對兩者結論的重視程度有相當大差異。

要理性地評估一個科研成果，必須首先考慮它所在的這門學科這一更大的背景。從初步研究（設計來提出下一步的研究方向），到這一學科中公認的結論，這個科研成果是處在這個連續體的什麼位置？例如，在物理學中，提出希格斯玻色子可能存在的早期計算，跟最終支持希格斯玻色子確實存在的實驗證據，這兩者是不同的。某一領域的科學家通常都很清楚某個成果在他們這個領域裡所處的地位。但大眾媒體的報導往往沒有明確那些能成為很精彩的報導的科研成果價值是有限的。 好的標題可能造就壞的報導。

其次，更重要的是，要考慮到其他的學科來總體評估某一學科的科研成果。核心自然科學（如物理、化學、生物）由來已久，已經深入人心，自然科學公認的 結論我們都願意相信（例如，沒有人操心基礎物理學的有效性）。而社會科學，哪怕是最成熟的學科（比如經濟學），也得不到這種待遇。

再來看看歐巴馬總統提到的那份報告。不管怎麼說，它對其領域而言是一大貢獻。《紐約時報》報導，這項研究由兩位哈佛大學和一位哥倫比亞大學的經濟學家完成，「相比很多早期的研究，審查了更大量的學生在更長時期內更深入的數據，使得我們能更深入地瞭解單個教師教學質量的長期影響」。也因此，「這一研究可能會影響當前有關教師素質的重要性，以及如何好好地衡量教學質量的公眾討論」。

但是，就算是最好的教學質量研究結論，又有多可靠？和生化學家研究光照對植物生長影響的最好的結論相比較呢？由於人比植物複雜得多，而生化學家又有著精湛得多的方法去研究植物，大可預期生化學家的結論會更為可靠。不過，要在公共政策方面作出明智的決定，需要對這個可靠性之間的差距有一個更精確的把握。 在教學成效方面，有沒有什麼結論是紮實可靠，足以支撐起重大決策的呢？

我們之所以會給出否定的答案，原因在於即使是最成熟的社會科學學科，其預測能力與核心自然科學學科之間也差了很遠一段距離。社會科學裡面雖然也會用到技術術語、數學公式、經驗數據乃至精心設計的實驗；但是，說到得出可靠的科學知識，沒有什麼比長期穩定地預測未來事件並給出詳盡的預測結果更加重要。我們可以用一個理論來解釋所有已知的數據，但那可能只是用理論去切合數據的結果。一個理論最有力的支撐來自其正確預測未知的能力。

自然科學得出了許多詳細和精確的預測結果，而社會科學卻沒有。原因是這樣的預測幾乎總是需要進行隨機對照實驗，而涉及到人的時候，進行隨機對照實驗幾乎是不可能實現的。首先，我們都太複雜：人的行為依賴於數量龐大且密切相關的變量，要把它們區分開來並單獨加以研究，其困難程度超乎想像。此外，道德上的種種顧慮禁止研究者像操控無生命物體那樣操縱人類。 結果是，大多數社會科學研究都遠遠達不到自然科學對照實驗的標準。

沒有用實驗成功得出預測結果的良好記錄，也就沒有什麼基礎去讓社會科學的結論站住腳。吉姆·曼茲（Jim Manzi）在他的新書《失控》（Uncontrolled）中，徹底而全面地審視了社會科學研究的種種問題，並得出結論，「非實驗的社會科學無法有效、 可靠和非顯著性地預測大多數政策干預提議的效果」。

而就算社會科學學科能夠更多地應用隨機對照實驗，曼茲的判斷是，社會科學「將不能用以裁決大多數的政策辯論」。鑑於社會系統中存在諸多相互關聯的作用因素，很多問題根本「無法付諸實驗」。而就算能夠得到可靠的實驗結果，其因果關係的複雜性使我們只能得到「極端條件下的統計聲明」，嚴重限制了結果適用的範圍。

我的結論並不是說討論政策時應該完全忽略社會科學研究。相反，就像曼茲提議的那樣，應該想方設法在政府決策中加入更多的實驗數據。但首先，我們需要對社會科學成果極其有限的可靠性形成一個更好的理解。媒體在報導研究時應當更多地關注這些侷限，其道理跟科學家在報告結論時既強調這表明了什麼、也強調沒 沒有表明什麼是一樣的。

鑑於成功預測的案例有限且學科之間缺乏共識，社會科學的研究結論很少能成為制定政策的主要依據，它們頂多是常識、實踐經驗、理智和關鍵情報的補充，但願我們的政治領導人不缺後面這幾項。

PS：想起了果殼編輯部例會，大家逗心事鑑定組的 @0.618，「心理學不是科學！」 不過，人總是會有一種衝動要去解釋自己的行為——這在心理學上叫做什麼呢？

資料來源：How Reliable Are the Social Sciences? NYT [May 17, 2012]

轉載自果殼網

• 作者： 傑克．路易斯（Jack Lewis）
• 譯者： 鄧子衿

你實在太虛榮了，我敢說你認為這本書是為了你而寫的

八卦雜誌和追蹤名流的部落格，經常會計算每個明星利用自己各式各樣的社群平台帳號所放上網的自拍照總數。2013年在IG中放最多自拍照的是凱莉．詹娜（Kylie Jenner），好姊妹坎達兒（Kendall）和金．卡戴珊（Kim Kardashian）只稍微落後，分別名列第四與第五。

光憑自拍的數量當然不能用來判斷虛榮程度高低，但這種自我推銷的社群媒體機器，影響力非常廣泛。卡戴珊三姊妹和詹娜兩姊妹的追蹤人數，加總起來有一億五千萬，有數百萬人每週觀賞他們的電視節目《與卡戴珊一家同行》（Keeping Up with the Kardashians），好密切追蹤她們一連串的攝影工作、購物行程，以及家庭爭端。這種社交媒體的流行，讓愈來愈多人能夠接受極端現象：人們把自己對外貌之美的講究推到極限。極度虛榮並不會直接導致自戀（見四十八頁），那只是形成自戀的七個因素之一，但大眾把虛榮當成正常社會現象而接受它，卻會讓自戀的情況惡化。

從前從前，但不是太久之前，大家認為男性如果太注重自己的外貌是沒有氣概的事情。當然在特殊的場合會打理外貌，但是一般男性在打理時會盡量注意要把招搖的程度降到最低，但是現在不一樣了。同樣的，在幾十年前，女性如果動刀整容，通常會好好保守祕密，可能只會讓最信賴的密友知道。如果在公開場合問她「是否進廠修了一下」，大多女性都會否認。而今，女性往往會大方承認隆乳，受到稱讚之後還會對朋友說：「如果想，可以試試看。」時至今日沒有人覺得過度虛榮有什麼好害羞的。牙齒美白到整容手術等，現在都已經太普遍了，甚至已不值一提。

如果在街上有人拿著針要對你的臉部進行皮下注射，你可能會叫警察。不過現在每年有許多人接受肉毒桿菌注射，拉平皺紋，好隱藏年歲的痕跡。英國整容外科醫生協會公布的資料指出，二○○三年到二○一三年這十年間，在英國進行整容手術的人數增加了五倍。以往是有錢人和名人才進行隆鼻、臉部拉皮和隆乳等手術，現在這些則已成為十六歲女孩的生日禮物。

在名人的社群帳號中找尋虛榮的蛛絲馬跡實在是輕而易舉。例如IG上的火紅人物庫特．寇曼（Kurt Coleman），他自稱是澳洲男版的派瑞絲．希爾頓（Paris Hilton）。問他為什麼要照那麼多的自拍，他的各種回答包括了「我喜歡相機裡那些畫面」、「我很性感而且我愛我自己」、「其他人只是嫉妒我，這我懂，我不會為了任何人而改變，因為我愛我自己」之類的。對於這類毫無一絲謙虛的超高自我評價，絕大多數人都會考慮再三才說出口，但是在網路上，大家完全可以接受這樣的虛榮、浮誇與自我膨脹。

我們也來看看唐．比瑟瑞恩（Dan Bilzerian）的例子。他是億萬富翁的兒子，喜歡玩槍、開坦克，在IG上有兩千萬人追蹤。在訪問中他提到，自己經歷過兩次古柯鹼引起的心臟病突發，他經常把數不盡的照片放在網路上，讓粉絲知道他目前開的跑車、射擊的致命武器，以及養著玩的大型貓科動物有哪些。網路上有一支影片，內容是他把未滿二十歲的色情影片演員從屋頂往花園中的游泳池丟下去（她掉到了游泳池邊）。這個超級不尊重女性的行為非但沒有引起大眾反感，反而讓他更受歡迎。看來這個世界並不只愈加能夠忍受這種自溺的表現主義，而是希望多來一點。

意料中事

說名人大多愛慕虛榮，只是在陳述再明顯也不過的事情，但是誰是最佳負面教材？你認為哪個類型的名人最自戀？流行音樂巨星瑪丹娜、賈斯汀．提姆布萊克（Justin Timberlake）與麥莉．希拉（Miley Cyrus）？或是頂級紅星，例如從以前的瑪莉蓮．夢露（Marilyn Monroe）、詹姆士．狄恩（James Dean），到梅莉．史翠普（Meryl Streep）與吉維．蔡斯（ChevyChase）。還是尤塞恩．博爾特（Usain Bolt）、麥克．喬登（Michael Jordan）與C羅（CristianoRonaldo）等身價億萬的運動員？這裡我們不用靠猜的，在《鏡像效應》（The Mirror Effect）這本書中，作者德魯．平斯基（Drew Pinsky）博士和馬克．楊（S. Mark Young）提供了「自戀性格量表」（Narcissistic Personality Inventory, NPI），他們測試了許多有錢人和知名人士，好依據自戀情形加以分類並比較自戀程度的高低。出人意料之外、也令許多人半信半疑的結果：「世界上最自戀的」其實不是音樂人、不是電影明星，更不是運動員。這類自戀到令人反感的名人類型，一直到近期才出現。

社會科學還沒有、也不能夠像自然科學那樣準確地預測未來，「它們頂多能補充一下常識、實踐經驗、理智和關鍵情報」。

（文／Gary Gutting）在有關公共政策的辯論中往往會涉及援引經濟學和社會學等社會科學的研究結論。例如，奧巴馬總統在他2013年的國情咨文中，引用了最近一 項著名的研究以支撐其對這一制度的重視，根據學生的考試成績來評價教師。據稱這項研究表明，提高學生標準化考試成績的教師教出來的這些學生「更容易讀大學、掙更高的工資、住更好的街區、存更多的退休金」。

在制定方針政策時，我們應該把這樣的結論多當一回事？這個問題很重要，因為媒體的報導似乎往往以為，任何以「科學」之名得出的結果，都值得認真對待。但是，這很難說是合理的。比方說，一則研究是天文學家計算的日食，另一個是指出消費者更喜歡藍盒子裝洗衣皂的小型市場研究，我們對兩者結論的重視程度有相當大差異。

要理性地評估一個科研成果，必須首先考慮它所在的這門學科這一更大的背景。從初步研究（設計來提出下一步的研究方向），到這一學科中公認的結論，這個科研成果是處在這個連續體的什麼位置？例如，在物理學中，提出希格斯玻色子可能存在的早期計算，跟最終支持希格斯玻色子確實存在的實驗證據，這兩者是不同的。某一領域的科學家通常都很清楚某個成果在他們這個領域裡所處的地位。但大眾媒體的報導往往沒有明確那些能成為很精彩的報導的科研成果價值是有限的。 好的標題可能造就壞的報導。

其次，更重要的是，要考慮到其他的學科來總體評估某一學科的科研成果。核心自然科學（如物理、化學、生物）由來已久，已經深入人心，自然科學公認的 結論我們都願意相信（例如，沒有人操心基礎物理學的有效性）。而社會科學，哪怕是最成熟的學科（比如經濟學），也得不到這種待遇。

再來看看歐巴馬總統提到的那份報告。不管怎麼說，它對其領域而言是一大貢獻。《紐約時報》報導，這項研究由兩位哈佛大學和一位哥倫比亞大學的經濟學家完成，「相比很多早期的研究，審查了更大量的學生在更長時期內更深入的數據，使得我們能更深入地瞭解單個教師教學質量的長期影響」。也因此，「這一研究可能會影響當前有關教師素質的重要性，以及如何好好地衡量教學質量的公眾討論」。

但是，就算是最好的教學質量研究結論，又有多可靠？和生化學家研究光照對植物生長影響的最好的結論相比較呢？由於人比植物複雜得多，而生化學家又有著精湛得多的方法去研究植物，大可預期生化學家的結論會更為可靠。不過，要在公共政策方面作出明智的決定，需要對這個可靠性之間的差距有一個更精確的把握。 在教學成效方面，有沒有什麼結論是紮實可靠，足以支撐起重大決策的呢？

我們之所以會給出否定的答案，原因在於即使是最成熟的社會科學學科，其預測能力與核心自然科學學科之間也差了很遠一段距離。社會科學裡面雖然也會用到技術術語、數學公式、經驗數據乃至精心設計的實驗；但是，說到得出可靠的科學知識，沒有什麼比長期穩定地預測未來事件並給出詳盡的預測結果更加重要。我們可以用一個理論來解釋所有已知的數據，但那可能只是用理論去切合數據的結果。一個理論最有力的支撐來自其正確預測未知的能力。

自然科學得出了許多詳細和精確的預測結果，而社會科學卻沒有。原因是這樣的預測幾乎總是需要進行隨機對照實驗，而涉及到人的時候，進行隨機對照實驗幾乎是不可能實現的。首先，我們都太複雜：人的行為依賴於數量龐大且密切相關的變量，要把它們區分開來並單獨加以研究，其困難程度超乎想像。此外，道德上的種種顧慮禁止研究者像操控無生命物體那樣操縱人類。 結果是，大多數社會科學研究都遠遠達不到自然科學對照實驗的標準。

沒有用實驗成功得出預測結果的良好記錄，也就沒有什麼基礎去讓社會科學的結論站住腳。吉姆·曼茲（Jim Manzi）在他的新書《失控》（Uncontrolled）中，徹底而全面地審視了社會科學研究的種種問題，並得出結論，「非實驗的社會科學無法有效、 可靠和非顯著性地預測大多數政策干預提議的效果」。

而就算社會科學學科能夠更多地應用隨機對照實驗，曼茲的判斷是，社會科學「將不能用以裁決大多數的政策辯論」。鑑於社會系統中存在諸多相互關聯的作用因素，很多問題根本「無法付諸實驗」。而就算能夠得到可靠的實驗結果，其因果關係的複雜性使我們只能得到「極端條件下的統計聲明」，嚴重限制了結果適用的範圍。

我的結論並不是說討論政策時應該完全忽略社會科學研究。相反，就像曼茲提議的那樣，應該想方設法在政府決策中加入更多的實驗數據。但首先，我們需要對社會科學成果極其有限的可靠性形成一個更好的理解。媒體在報導研究時應當更多地關注這些侷限，其道理跟科學家在報告結論時既強調這表明了什麼、也強調沒 沒有表明什麼是一樣的。

鑑於成功預測的案例有限且學科之間缺乏共識，社會科學的研究結論很少能成為制定政策的主要依據，它們頂多是常識、實踐經驗、理智和關鍵情報的補充，但願我們的政治領導人不缺後面這幾項。

PS：想起了果殼編輯部例會，大家逗心事鑑定組的 @0.618，「心理學不是科學！」 不過，人總是會有一種衝動要去解釋自己的行為——這在心理學上叫做什麼呢？

資料來源：How Reliable Are the Social Sciences? NYT [May 17, 2012]

轉載自果殼網