本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
数学的优雅，硬科学的精确，有一种特殊的魅力。这一点是不可否认的。但这是否意味着量化方法总是适用的呢？当然不是——我怀疑没有人会反驳这一点。然而，一遍又一遍，以惊人的频率，研究人员和学者都觉得有必要对那些直到最近都远未达到精确量化概念的学科采取清晰的、看似科学的方法。而且这种趋势令人担忧。
例如，有一篇最近的论文，通过研究（非常复杂的）社会网络数学，得出某些故事最初基于现实世界事件的可能性相对较高的结论。研究人员首先模拟真实社会网络的属性。然后，他们将该模型应用于某些文本（神话方面的《贝奥武甫》、《伊利亚特》和《夺牛记》，以及小说方面的《悲惨世界》、《理查三世》、《指环王》和《哈利·波特》），以了解角色内部的社会网络在多大程度上类似于现实生活中存在的社会网络。然后，根据这种相似性，他们得出结论，哪些叙事更有可能起源于实际历史：即《贝奥武甫》和《伊利亚特》比莎士比亚或托尔金，甚至比最贴近现实生活的叙事《哈利·波特》更可能基于现实。（另一方面，《夺牛记》一点也不像现实生活——但如果你删除六个中心人物，你可以完全这样做，因为他们很可能是真实人物的混合体，它也开始看起来像历史。）
但是这项分析真正做了什么？更紧迫的问题是：意义何在？这样的工作真的能很好地利用学术资源（以及英国纳税人的钱，因为这项研究所在的大学是公共资助的）吗？
关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过 订阅来支持我们屡获殊荣的新闻报道。通过购买订阅，您将有助于确保有关当今世界中塑造我们世界的发现和想法的有影响力的故事的未来。
我对这种方法持怀疑态度——并且一点也不确定它是否会增加我们对任何事物的理解。首先，它到底捕捉到了什么？社会网络不仅仅是一个不可改变的东西。考虑一下可能影响任何给定时间点实际社会网络（尤其是文学作品）外观的外部因素：每个作品创作的文化，当时的写作和叙事惯例，该作品是单作者还是多作者，是口头传说的一部分还是当场写下的。这样的例子不胜枚举。你不能比较《战争与和平》和《纠正》的网络，尽管它们都是文学虚构作品，以确定哪个更“真实”。文学惯例会改变。体裁惯例会改变。社会惯例会改变。而且，今天的现实世界社会网络在任何层面上真的可以与一千年前，甚至五年前或一百年前的社会网络相比较吗？
我不是要挑这篇论文的毛病。这只是一个及时地说明了一个更深层次的趋势，这种趋势在几乎所有人文和社会科学领域都很强烈，从文学到心理学，从历史到政治学。如今，每一个较软的学科似乎都感到不足，除非它变得更“硬”，更“可量化”，更“科学”，更“精确”。似乎，这将在我们这个计算机化、数字化、数字至上的世界中赋予某种缺失的合法性。但事实真是如此吗？或者，它实际上是否正在破坏每一个陷入数据、数字、统计和图表的陷阱的学科的核心？因为事实是：这些学科中的大多数都“不是”可量化的、科学的或精确的。它们是混乱和复杂的。当你试图理顺这种混乱时，你可能会发现你失去的远比你得到的要多。
这是政治学让我恼火的事情之一，也是心理学让我恼火的事情之一——依赖、坚持，甚至是对越来越精巧的统计数据和数据集的依赖，以证明任何给定的观点，无论它是否适合这种证明方式。并不是只有我一个人认为这种一概而论的方法破坏了探究的基本性质。只需考虑社会心理学家卡罗尔·塔夫里斯对杰罗姆·卡根的新书《心理学的幽灵》的评论。“许多研究人员没有考虑到他们对大脑、行为和自我报告的经验的测量深受他们研究对象的文化、阶级和经验的影响，以及研究进行的情况的影响，”塔夫里斯写道。“这不是一个新问题，但在当今高科技启发的生物还原论时代，它变得特别紧迫。”硬科学的工具可以发挥作用，但它们远非故事的全部。忘记定性的、不可量化的和不可简化的元素，你就会剩下很多垃圾。
卡根本人在发展心理学的背景下分析了这个问题
一个青少年因为父母没有受过教育、失业和酗酒而感到羞愧，这种感觉不能翻译成只命名基因、蛋白质、神经元、神经递质、激素、受体和回路的属性的文字或短语，而不会损失大量意义。
有时，没有简单的方法来研究人类思维和人类行为的复杂变化。有时，我们必须接受定性问题和方法，这些方法虽然可靠、有效且具有实验性，但它们并不能形成一个简单的线性叙事，或者一个以硬科学或具体的数学和统计为基础的叙事。心理学不是自然科学。它是一门社会科学。它不应该试图成为它不是的东西。
文学、心理学，以及一长串的罪魁祸首还在继续。在《纽约时报》最近的一篇专栏中，理查德·波尔特表达了对人类道德的同样的愤世嫉俗。“任何对人类善与恶的理解，”他写道，“都必须处理生物学忽视或试图解释的现象——例如体面、自尊、正直、荣誉、忠诚或正义。”然而，研究人员有多少次试图专注于生物学，即“真实”的东西，而牺牲了所有其他无形的、难以理解的现象？你甚至如何开始量化或科学化这些现象，尽管你可能尝试过？
即使是语言分析，一个争议较少的领域，也充满了困难。看看最近的《纽约客》文章中关于法医语言学的辩论：对于每个告诉你模型和统计分析可以告诉你某些具体内容的专家，都会有一个提出令人信服的反驳的专家——而且两者都有大量的历史事实和例子来支持他们的主张。当你处理定性现象时，很难量化并得出精确的结论——但这样做的诱惑仍然存在。
在历史学中，这种诱惑最为明显，量化和精确的解释是如此令人难以置信地诱人——而且在政治上如此有用。看看历史计量学的兴起（不用向其取名的克利奥道歉；我不认为缪斯女神会特别兴奋）：使用科学方法（非线性数学、计算机模拟、大样本统计分析、信息技术）来阐明历史事件——并且，大概，能够预测未来“周期”何时发生。
当然，可能会获得一些见解。经济学家赫伯特·金蒂斯称其好处类似于飞机的黑匣子：你不能预测未来的飞机失事，但至少你可以分析过去出了什么问题。但是当涉及到历史事件时——远不如飞机失事那样明确、有形或精确——很多事情很容易阻止即使是这种好处的实现。
为了发挥同等作用，每个量化分析都必须依赖可比较的数据——但历史记录是零星的，可用的代理因事件而异，这些问题不会困扰像飞机失事这样的事情。更重要的是，每个结论、每个分析、每个输入和输出都必须由一位了解——真正了解——自己在做什么的历史学家来证明和限定（与定性同根；巧合？）。但是你难道看不到这些模型开始拥有自己的生命，被用来发表政治声明和吸引眼球的头条新闻吗？这种情况以前发生过。一次又一次。根据历史计量学家的说法，历史所做的，难道不是在重复自己吗？
想要事物变得美好和整洁是很有诱惑力的。依靠看似重要的分析，而不是沉溺于细微差别和不完整信息的泥潭中。想要黑白分明，而不是灰色。但是最后，无论你多么细致，历史都不是硬科学。文学也不是。政治学也不是。伦理学也不是。语言学也不是。心理学也不是。或者任何其他数量的学科。他们不关心你高度复杂的量化分析。他们按照自己的规则行事。而且你知道吗？无论你是否同意我的观点，你的想法和我的想法对他们来说都无关紧要。
以线性方式思考并以容易理解的块状方式思考是很诱人的。如果一切都归结为硬性事实，事情就会变得容易得多，也更容易管理。是的，我们可以说，我们可以预测这个，避免那个，解释这个，理解那个。但是你知道吗？历史计量学家，就像其他人一样，只会在事后才知道哪些周期性预测是准确的。所有那些完全错误的预测都会被遗忘。而神话分析家只等待命中要害来表达他们的观点——但是有多少明显“不”基于现实的叙事有类似的模式？而且，我们到底在处理谁的现实？我们不是生活在艾萨克·阿西莫夫的《基地》中，它有心理历史趋势和抱负——尽管如果我们生活在那样的世界会更容易。
我们被那些偏见所束缚，这些偏见几乎困扰着所有量化定性尝试、依赖变量的选择以及事后假设和解释。我们观察到效应存在的实例，然后提出一个原因——并忘记了所有相同的原因导致没有明显效应，或导致完全不同效应的情况。基于模型讲述故事是如此容易。记住它们只不过是故事是如此困难。（这不仅仅是历史或文学。许多功能性磁共振成像（fMRI）研究也因同样的原因而受到指责：如果你没有一个先验假设，但后来看到一些有趣的事情，那么在事后解释其参与性并假装你一直打算这样做是太诱人了。但是这两种方法不是一回事。）
我完全赞成跨学科工作。但这又是另一回事了。
当我们把人文学科贬低为一系列趋势、统计数据和频率时，我们就会得到伊塔洛·卡尔维诺的《寒冬夜行人》中那种令人不安和不协调的反乌托邦：书籍被简化为仅仅是词语频率和趋势，它们告诉你关于作品你需要知道的一切，而无需你真正阅读它——然后机器大量生产出未来的伪造（还是真实的？）书籍，这些书籍与它们所谓的作者毫无关系。这是一个令人不寒而栗的想法。
数学、统计学和科学分析的工具是宝贵的。但是它们可量化的确定性太容易被视为做事的唯一“真实”方式，而实际上，它只是一种工具和一种方法——而不是一种可以翻译或适用于所有定性现象的方法。这是我们最好不要忘记的一个基本事实。
Pádraig Mac Carron, & Ralph Kenna (2012). 神话网络的普遍属性 EPL 99 (2012) 28002 arXiv: 1205.4324v2
Spinney L (2012). 人类周期：历史即科学。Nature, 488 (7409), 24-6 PMID: 22859185