量化事物是科学的首要目标，但最近发生的事件让我思考这究竟是为什么。毕竟，我们早就知道数字可以是精确的，但却是不准确的。教科书式的例子是19世纪英国物理学家开尔文勋爵，他坚称，除非你能量化一件事，否则你对它的了解就是“微不足道且令人不满意的”。
然而，他却对历史上最臭名昭著的谬误定量论证负有责任。这关系到地质学上的均变论原则，该原则指出，我们可以观察到的过程可以用来解释地球的历史。开尔文坚称这是错误的，因为它导致地质学家得出地球已有数十亿年历史的结论。开尔文自己的计算最终将地球的年龄定为不超过2000万至4000万年；因此，地质学家使用的方法一定是错误的。
开尔文关于这个主题的论文也许是科学史上最傲慢的论文：《地质学中“均变论”的简要驳斥》的正文只有一段，另外一段列出了他的计算。但最终被驳斥的是开尔文。他至少犯了两个错误的假设：第一，地球起源于熔融状态，此后一直在冷却；第二，除了地球形成时遗留下来的热量外，没有其他热源。（今天科学家认为我们的星球起源于气体和尘埃；我们知道放射性衰变是主要的热源，地球已有45亿年的历史。）
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计算永远不会比指导它们的假设更好，但如果数字是不可靠的，那么它们的意义究竟是什么？一个答案是，它们使我们能够使用共同的尺度将一件事与另一件事进行比较。将1,000与100进行比较比将“独木舟”与“菠萝”进行比较容易得多。另一个答案是具体性：我们知道1,000比100大多少，但当我们简单地称某物为“大”或“小”时，我们不一定清楚我们的意思。事实上，最近的两场科学辩论都围绕着“小到什么程度才算小？”这个问题展开。
第一个是关于食用红肉的风险。去年，一组研究人员认为，美国人不应该费心减少红肉和加工肉类的消费，因为任何健康益处都将是“小的”。第二个是关于化石燃料补贴的影响。《自然》杂志上的一篇论文研究了取消补贴是否会对二氧化碳排放产生很大影响。作者的结论是，影响将是“有限的”。（完全披露：我是一篇质疑该发现的论文的作者。）
我们应该如何判断这些说法？批评者有道理，他们认为，如果这些改变的好处尚未得到证实，或者即使得到证实但微不足道，我们就不应期望人们改变他们的生活——或政府改变他们的政策。但是，我们如何判断什么是实质性的，什么不是实质性的呢？在红肉的案例中，作者写道：“来自17个队列、220万参与者的剂量-反应荟萃分析结果提供了低确定性证据，表明减少未加工红肉的摄入量可能会导致终生癌症死亡率非常小的降低（每减少每周3份，每1000人中减少7例事件）。”
每1000人中减少7例癌症死亡是“非常小的”吗？在美国这样规模的人口中（约3.3亿），这将意味着 230 万人！终生总数相当于每年平均约30,000人死亡。相比之下，截至今年3月下旬，美国疾病控制与预防中心估计，2019-2020季度的流感死亡人数（与COVID-19引起的死亡人数分开计算）为23,000至59,000人。说每周少吃三份红肉可以挽救大约与消除季节性流感死亡人数一样多的生命，这将是准确的——也许也更具信息量。*
在化石燃料的案例中，作者写道：“取消补贴将导致全球二氧化碳排放量小幅下降：0.5-2吉吨……这远低于《巴黎协定》的国家自主贡献（NDC），后者加起来相当于化石燃料和工业排放量减少4-8吉吨。”是的，0.5到2的范围小于4到8，但它是“远低于”吗？也许是，但如果作者说取消补贴将至少占巴黎承诺的6%，甚至可能高达50%，他们同样是正确的。
诚然，科学家经常被告诫要用通俗易懂的英语说话，“小”和“非常小”是通俗易懂的英语。但是，当他们指代的数字不小时，它们就会变得具有误导性。
*编者注（2020年6月24日）：此段在发布后经过编辑，以澄清红肉相关死亡与季节性流感之间的比较。