TA的每日心情 | 郁闷 2016-2-4 15:19 |
---|
签到天数: 7 天 [LV.3]辟谷
|
科学方法论这个东西其实并没有什么特别多的可以说的。因为大家一致公认的原则基本都在那,几乎没啥歧义。
0 j8 V, b# T( q4 Z0 y8 v5 V0 |7 D5 y那么,我们要谈的是什么?, C; S; y. {! ?% U* h: n) c5 z
) Y1 t+ G& V1 ~' w
就像毛主席语录一样,一模一样的文字就摆在那,但是不同的人却可以有不同的解读。这种现象在人类历史上多次存在。绝大多数哲学,宗教都有这种不同解读导致分歧甚至战争的现象。2 i3 u6 h! X" t
+ m4 ?% c7 w" w5 Y& Q6 }* l* K ^/ F
自然科学相对好一点,因为对象很明确也很稳定。建立在自然科学基础上的科学方法论也就很少歧义。但是,去哦们惊讶的发现,在这个问题上依然会出现不同的解读。. _. m) ]' {3 u9 `) o' E: y
+ V1 w) Z; j3 n7 Y* ]比如,对同一个自然现象,如雾霾,如石墨烯,大家各自发表了不同的观点。这时,就有人说:要有数据。用数据说话,不要拍脑袋。
: l' O2 A7 u5 M* {6 [8 G$ c似乎很科学,数据说话。& v# F# Z! c$ r6 q) P' S; F
5 L V, R- ?0 Y6 {. _. q7 `
问题是,用哪些数据,谁的数据,如何取舍,是需要判断力的。2 ?! d( F+ Q7 m# T
难道数据不是客观中立的吗?谁的不都一样吗?
b" j& h/ {/ l这个在理论上是的。实际上是很难实现的。即使在自然科学中,也有学科的差异。
5 I' M" `7 c$ ?: m1 f( W6 O物理学,相对较好,数据的客观性基本可以保证。/ z6 l" e$ e7 q& S* q% p
化学,也能基本保证。, ~: D2 m0 N/ B' U
生物学,有点悬。以为内很多生物学的数据依赖于样本数量和统计方法。最讨厌的是,往往需要较长的时间周期才能获得明确的结论。/ m3 g, ^# y) G% M2 P
环境科学更特殊一点。它采用的是化学的方法,面对的对象却是生物对象。所以,环境科学的不靠谱的事情就多一点。% Y9 _; c3 |9 q" l5 m8 b# `
与之类似的还有一些亚学科,如食品科学,化妆品科学。都是这种情况,化学方法,面对的是人。评估和检测的周期与样本都很繁杂,不容易得出结论。
; J G1 E$ y/ u0 T6 U: o/ p: y( q# ?- A6 d( a
这个时候,判断力就非常有意义。
0 @: N1 c J4 B% X3 V. j说到这里,就不可避免的要说到专家了。
: @% [6 H1 ]" |8 [1 [/ t* E
" C* m' \4 U4 m' z- C- [5 l1 W* i专家现在有点骂人的意思。说一个人是专家,基本等同于挖人家祖坟的意思。4 O+ B3 f3 b9 }4 |0 U+ q: Z
但是,我们还是要承认专家的存在,否则就是否定我们自己。因为我们多少也算某个领域的专家。更重要是,我们要承认专业门槛的存在。有门槛,才有专家。但是,这有出现学科差异了。
' U( i5 m4 P! R8 ~. n0 I* v/ e) d5 w' T" n/ y6 G5 I
有的学科和领域,实践性特别强。这个领域的专家就要求具有经验值,越多越好。比如炒股票。无论你研究过多少数据,写过多少著作,发表多少论文,甚至提出了数学模型得诺贝尔经济学奖,你不一定是炒股专家。因为这个领域是以实际操作为评价标准的。. J: R1 ?0 c3 ?: V5 j
, S8 H$ z) {3 {* Y6 f
化学学科也有类似特点。在一些应用性很强的分支领域,实践的重要性要远远超过理论。因为化学学科的理论本身还处于一个待建过程。所以i,很多顶着很多光环的人物,不一定是真正意义上的专家。这个人可能是院士,是诺奖得主,但是不一定是好的工程师,好的配方师和工艺师。如果这个大人物在配方,工艺和设备等纯粹的应用领域随便说话,结果很可能是出问题甚至闹笑话。
' Z% p$ d) ~ P. t8 u+ r
! h T0 R( L7 {' Q" l5 O3 m3 f0 Y# t( X同时,同样背景的人,其判断力可能天差地远。我见过一位教授,年纪轻轻。一次,他的学生拿着烘干的粉末样品疑惑的说,这一次的样品怎么感觉有点不一样,好像滑滑的。我的试验条件没变啊。原料也没变啊。1 a+ Z1 P% G m' u$ P
' B4 C8 L4 Z- {( C这个教授听了,想了想,问,你这一次烘干的温度是多少?& ] [; o, g: }. y! [. M4 K9 j2 b
学生说:120啊。和上次一样。' o Y' [' G0 |* t- g+ i; X8 j* \7 P
教授问:是到了120放进去还是先放进去升温到120?
5 B$ X# C4 c/ d4 g4 R% I8 l6 o* J+ E
- |7 c5 L! |# ]. V- u- |( G1 N: N学生说:这次是120时放进去。上一次是先放进去再升温的。# V' f& H0 }0 ^0 G! [" V
教授说:这就很容易理解了。带水的样品直接放到120°和自然升温到120 °,颗粒的聚集形态是不一样的,表现在摩擦系数就会有差异。
- `9 c( z" l3 P3 @& `: [0 d$ s0 s3 M; o3 O0 A7 ]2 w& l2 V/ U
我在一边听了,心中叹服。这就是扎实的理论知识加上出色的判断力。他具备深入事物本质思考的能力,同时又不缺乏相应的知识储备。
- z# P# T4 m S% R# ^: T: p% _7 C4 t' e3 L, A
但是,我也见过另一种。一个金融学教授做报告,讨论人民币是否应该升值。他的结论是应该升值。但是依据却是一些现象的罗列,没有逻辑的分析和递进,说了半天,基本上都是废话。其深度和街头大妈要买房的思维方式差不多。比如,升值有什么好处,进口占便宜;不升值有什么坏处,美国人可能会不高兴。等等。最后提问时,我忍不住说,按照你这个逻辑,我也可以说,吸毒是应该的。因为吸毒也有很多好处,如可以让我快活,刺激灵感。判断一个事物,最基本的原则是分清主要矛盾和次要矛盾。而不是先有结论,在找依据。说的大家哄堂大笑,教授面红耳赤。, Z+ Q" }$ h* U+ z+ [+ ?# ?* z
5 p3 d: d w3 S1 Y5 t x
说到这里,我必须要回答:什么样的方法论才是真正意义上的科学方法论。不是按照教科书的教导,在充分占有全部完整数据的基础上警醒逻辑分析和判断。因为这个前提在现实中很多情况下是不具备的。我们几乎都是在数据不完整,甚至是在彼此矛盾的数据面前进行分析和判读。
i2 @& G5 A! q0 P
# Y9 X W8 ?4 u# @5 D6 X) e( F这就需要我们按照不唯上,不唯书的原则,用理论知识和逻辑分析(演绎与归纳),对数据加以验证,然后才可能得出一个比较接近于真实的判断。7 K" o9 U; D2 X1 }
这个时候,首先要求我们采用的数据是基本靠谱的。比如,最可靠的数据是实证数据。说雾霾导致肺癌,那就用病例和对比分析说事。但是,实证数据数量稀少,不足以完全消除干扰因素。这个时候,就需要严谨的实验室设计的试验数据。这种数据的发布一般都是在行业内的专业杂志和期刊。- v/ F1 V9 j2 D' Y2 y( z) X, e: r1 s
4 h& V8 d9 u: Q2 _最后在说一点对新型技术和产品的判断。
; V- h. L& U" V' E: R这种东西最有说服力的就是实际应用。尤其是涉及到新材料,新工艺和新设备的情况。一般的说,市场的反应最有说服力。其次是业内的专业生产商。学术界对这类问题的发言权一般是最小的。因为思考的角度和立足点不同。, U' E* G0 B: O
, T, ]9 r1 ?3 U7 B, f* N5 {1 w, N如果说,一个新材料20年都不能应用,至少说明在这个阶段内它不具备可以应用的价值和条件,无论听起来多么神奇和高大上,一定是有着致命的缺陷。我们在评审项目时,来自高校的项目基本都会说自己的技术解决了国内或者和国际空白,处于何等领先。但是我们知道,这种话也就是说说而已。
6 ?2 o9 a" Q& }; F4 U* X真的要解决一个行业内长期存在和问题谈何容易!绝不是一个老师带着几个学生就可以完成的工作。他们完成的仅仅是这个额工作的最前期的部分,即可行性论证而已。保证这个东西在理论上不至于做不出。至于事实上能不能做得出,天知道!
. I" K: ]. n$ W. w5 i. F2 r1 v
# }3 ?. D3 L8 {5 z: b3 I" } |
评分
-
查看全部评分
|