模型思维-改变社会科学研究的新范式

之前提到的“The Model Thinker”的中文版(参考《模型思维》读书笔记-Why How 以及多臂老虎机的案例分析),在今年11月底出了中文版,全书六百多页,拿到翻译版之后细细读过一遍,第一是想看看书中讲到的模型,有多少能用在解释HK的事,二是想找找书中提到的模型有多少涉及因果关系,如何和因果推断结合起来。看完全书,发觉关于第一点,不方便多写,但会在文末,通过概述书中关于经济不平等的论述,予以讨论。至于模型思维和因果性关系的关系,我觉得模型思维能带给我们的,远远不止更清晰的因果关系。

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这本书是写给所有对社会科学感兴趣的读者的。分析社会现象之所以要使用多种模型,是由于社会是由人构成的,而人在同一时刻,可以具有多个层次的关系和利益,人还可以根据激励,有目地的改变自身的行为。佩奇认为你不应该笼统地问“人是什么样”。你应该问的是在你研究的这个局面中,在这件具体的事情上,人是什么样的。

书中提到的24种模型,可以看成是在描述和讨论社会问题时可以使用的,具有更高抽象层次词汇,一个人的词汇量越丰富,越有能描述出问题的本质。仅仅有数据,没有模型,就如同被黑猩猩喂养的人类小孩,拥有语言的硬件基础,却没有后天的培养,来展现出语言带来的潜能。

而模型化的思维,则可以看成一种数据支持的高级语言,语言提供了使思维得以可能的根基。一个掌握了模型思维的人,在谈论社会事件时,会采取更完全不同的思考方式,从而做到更为清晰,也就是可证伪的结论。书中写道,模型有几十种用途,而这本书只关注其中七种,分别是推理,解释,设计,沟通,行动,预测和探索。

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这本书将智慧分成了3个层次 ,其中信息只是对数据进行的高抽象性的表征,知识对应相关性,而智慧对于因果关系。书中提到的模型,通过对具体行为的简化,以实现对人的描述;再通过对行为的量化,以进行预测;最后通过图表,让模型可以用于人与人之间的交流,最终促成改变。而综合使用多个模型之后,其最终的目的是为了获得因果关系,试图去从单个模型的角度,去判断哪些有助于判别因果性,是没有搞清楚多模型思维的本质。单个模型无法推出因果关系,基于具体情况的假设,创造性的,因地制宜地使用多个模型,才能够得出因果性。

耶鲁的政治哲学课教授Steven Smith指出,政治哲学大体研究政治思想史,政治思想一言以蔽之着眼于搞明白人为什么要以及怎样组织起来。而要维持人与人的合作和组织,经济上的公平是必须的。王硕在他的公众号文章“只换工具不换问题”中,指出近代两千年来的政治学,绕来绕去,都围绕着这个问题展开,而变化的只是研究方法。而看完模型思维,发觉之前人讨论这些问题时,用到的都是基于自然语言的工具,在模型思维出现之后,所有的这些工具,其实都应该被归为一类。模型思维的出现,使得人们可以第一次量化的评估自己对社会现状的描述,解释和预测,存在误差的上下线。模型思维的普及,可以让人们不再试图用单一图景或理论,解释所有现象,人们会认识到即使在模型的帮助下,推理能力也会受到限制,因此我们必须保持谦卑。

模型思维的结尾,使用多模型思维分析了经济不平等现象,这是未来几十年间,最重要的现象。在物理学的顶刊“PHYSICAL REVIEW LETTER”上,也有不少文章,基于agent based model,讨论这个话题,例如“Power accretion in social systems“,这篇19年的文章,得出的结论一是一定量的税收,对促成一个更公平的社会十分关键,且可以通过香农信息熵和适应度景观的粗糙程度,来作为基尼系数的补充,以更好的评估经济不平等。

https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.100.012143

为了更好的理解这样的论文说了什么,你需要掌握一些更基本模型,对于贫富差距,模型思维先用了生产函数的增长模型,来解释受教育与否带来的收入差距,再通过优先连接,来反映社会中对才华的正反馈,之后用空间投票模型,来解释CEO为何会拿到天价高薪,通过马尔可夫模型来描述代际间的财富变化,通过谢林隔离模型和局部多数模型,预测为何不平等会持久。除了作者给出的这些,我觉得还应该加上,信号模型,即通过制度安排等不可逆的昂贵信号,说明当政者对贫富差距的态度,昂贵但可信的信号,将会通过影响个体(强化学习模型),以及通过观察他人(社会学习模型),最终决定为何有的社会中,人们不愿意选择通过创造性的手段,而宁愿使用破坏性的方式,去追求经济上的公平(这正是香港正在发生的)。

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更多阅读

《为什么》书评:我们缺少「现实模型」,而这主要取决于「因」(文末增书)

《模型思维》读书笔记-Why How 以及多臂老虎机的案例分析

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方文达2019-12-01 11:08:38

好多年前我在coursera上修过这门课,这门课让我学会了用理科思维思考社科问题

Destinasy2019-12-01 15:05:02

看起来和因果关系图里的基模是一个东西。赞 2