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。
4 W7 r! g* q7 ^, j- [& ^# c那么,我们要谈的是什么?
% D% n0 O' }8 h3 l. o$ K
9 s5 p5 A7 U1 l9 f, c# X" A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。
+ g" V2 L7 n8 l7 |- ~/ Z) t2 K4 N3 ?6 `
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。
& n$ P1 M8 [, G, F1 [% {4 F/ l% g$ d* w) b/ Q
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。
3 j1 G- j; {/ b+ `" m0 ^- q似乎很科学,数据说话。9 M! u) u6 F+ K" x; l! Z1 o) L
7 W! ^( d6 z' ] Y- ^6 X问题是,用哪些数据,谁的数据,如何取舍,是需要判断力的。4 ?/ a% U' H; y
难道数据不是客观中立的吗?谁的不都一样吗?
% H4 q3 w/ w$ \3 H8 p; l m: s1 n; D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。
2 O5 ?& W% z9 A3 s' Z! W物理学,相对较好,数据的客观性基本可以保证。
9 j/ ]( W; V2 \; J! V$ _+ p8 p化学,也能基本保证。
* J7 ^9 w9 `, S9 V7 z5 T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。
/ m! I: S$ o* x* L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。+ b, s7 W2 x& t1 B' t) P
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。
1 @0 w: q# Q, }
0 [# m$ Q$ u/ {* Y这个时候,判断力就非常有意义。
+ ]" l; w" l) j' g. f9 D3 l说到这里,就不可避免的要说到专家了。
7 {& ]: z; b. Q0 j0 ?/ a! M
& X" ?7 T7 `: N+ T8 u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。) ~* ]3 ~ j6 r
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。" C+ N2 y8 o7 p9 ?. q( T
0 d; f' ]9 N& g! [' A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。
& v! }* V( C: f' g" {- F! X& k$ r
9 i: B8 E2 k: m# ]! ]- }, w$ i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。
4 C* D- l! o" \' G$ }# f
+ D+ x, o1 F" \, j5 E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。* ]- |5 I0 s% u' q _
. G5 B/ a# h/ @9 D# X
这个教授听了,想了想,问,你这一次烘干的温度是多少?
" e6 W) n2 I1 t( S学生说:120啊。和上次一样。/ ^0 Y& p, D/ p; F
教授问:是到了120放进去还是先放进去升温到120?
) R8 b& v8 X4 \0 x
; w' x$ t. F) d, r% L% I# z2 D学生说:这次是120时放进去。上一次是先放进去再升温的。, \1 @- v3 M5 q% K2 G
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。2 I) h; k3 W) E3 Y2 B/ D# Y* B/ h4 y
, T$ u, y" G v0 B0 _' D% M
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。
. {/ a1 N/ N# }* W9 ]* [9 i0 Z' K: c+ Y6 t+ c
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。; [0 [2 W/ q" f) p* N8 s5 M
* Z( K% d3 H: G7 @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。* o1 c: ~$ m o0 F$ h
7 c, ^3 d, z6 N) @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。
9 t" j! _! l& S& L3 u3 c8 c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 `: a, p' k' l. b$ {. M2 F) l% p1 i( C/ ?+ R Q% H
最后在说一点对新型技术和产品的判断。* s3 a/ a" ?* `- K
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。
7 m. F! \6 d9 X+ g# M8 d8 v$ R' F/ K5 W; l% T' |: r9 B7 X4 ]
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。" P. \6 L/ D, a, |0 u1 x. y0 G# G
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) q$ d& o4 z' H
7 f/ t0 P) E4 l3 V, ?* z6 J
|
评分
-
查看全部评分
|