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。2 s. C. b; ?8 h/ v& `
那么,我们要谈的是什么?: a3 d, W# Y4 R' S0 W! ^: K+ f
# |% G+ s: R! q" b8 W* Y
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。
Q* R+ F: b' C- }2 V4 e0 E1 ~1 [5 [9 ?# e% Z9 ^ U! Q
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。
; w0 {: X$ g. \# g. ?0 F5 d8 A0 G0 z2 p9 V! R$ o
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。
, h0 D1 e% J& K8 s/ D/ ]: y4 A似乎很科学,数据说话。. }8 a) {/ q1 D* l L
; u: u. b! l% A6 [. ~7 c4 z
问题是,用哪些数据,谁的数据,如何取舍,是需要判断力的。4 j& ^) {* `7 U, _7 o
难道数据不是客观中立的吗?谁的不都一样吗?
8 F- k% G K) j: J) O2 U* ]1 a! x( N- A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。* Q) i+ {7 D% P2 ~" ]4 `
物理学,相对较好,数据的客观性基本可以保证。
: N1 i5 ^6 k. W, E化学,也能基本保证。" Z' q" }& b$ C
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。
: a# ~: R7 i) W' e, K: o( `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。/ D8 a9 {% A' S0 t5 `
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。+ F( U; [! W+ l( H- r: j
1 t8 E2 Z, z2 F
这个时候,判断力就非常有意义。0 T4 U2 _$ K# p2 r7 N
说到这里,就不可避免的要说到专家了。
6 o& S! z* P9 `; P; g; F0 B1 c) ]* f% R9 x
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。
* f1 O$ a- A. `* _4 ~2 y! \# q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。2 F/ @2 q& O7 h
/ @& j$ }* @( k
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。# c7 x$ b+ o# j! q, i5 E/ L
, D& v+ D' V8 l* C& W
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。! x- ~4 t9 E: C4 Y
* Z* Y3 y& g; `- M0 k
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。) W4 q# w6 Q$ ^! x8 ]0 ?& b
* v! m7 b, u- _* v( B0 c
这个教授听了,想了想,问,你这一次烘干的温度是多少?
{/ I3 ^, K3 d( i/ F学生说:120啊。和上次一样。. s. M2 y3 L* ~. F" _# p# L
教授问:是到了120放进去还是先放进去升温到120?
" F' m. k* N3 m v! K9 O W* |* a, B- G. e( f
学生说:这次是120时放进去。上一次是先放进去再升温的。
2 k9 [; l4 y, m o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。% ~0 L1 |4 f$ v% }1 \! _! O0 h0 h+ r
% |( f9 o P/ H2 q, |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。9 k% |; n$ F0 C9 ~; |0 l, u
; H8 R, M/ K& D4 W/ G0 c4 |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。
& Y' X& S3 [, w! ]3 B( E$ a/ ]6 b5 a) g3 ]/ h
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。" T' n# n* Y9 M8 G; {6 P
8 R5 e0 C7 e! y
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。
' k+ B2 \* D& T, T! e9 u/ r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。
0 [! d% f8 r9 y0 o; q4 W( v( M+ }
5 F5 R( s, T k最后在说一点对新型技术和产品的判断。
# W k7 ~3 R9 ?$ Z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。
' A" \. x! T% ?9 B; n1 b( P* L- g% x! S* {
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。
7 |7 w3 P3 y. R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!! b8 n5 w$ o0 G7 L
* T9 H) d4 f% O
|
评分
-
查看全部评分
|