一九九八年一月，我剛從研究所畢業約半年，有天室友拿給我一本《新科學人》（New Scientist）雜誌，裡頭有篇物理學家兼科普作家 ── 約翰．葛瑞賓（John Gribbin）的書評。葛瑞賓評論的那本書，是芝加哥社會學家霍華德．貝克（Howard Becker）寫的《這才是做研究的王道》（Tricks of the Trade），內容主要是在反思讓社會科學研究成效卓越的方法。葛瑞賓顯然非常不認同這本書，他認為貝克的許多觀點都不證自明，是「真正的科學家早就知道的東西」。不僅如此，葛瑞賓還批評這本書只讓他更加確信，社會科學都是「某種矛盾修辭的手法」，並建議「任何研究預算被砍的物理學家，都該考慮轉換跑道到社會科學領域，因為他們應該可以輕鬆解決那些讓社會科學家們苦惱許久的問題」。 室友會給我看這篇書評，以及那幾句話為何一直縈繞在我腦海，是有原因的。

我大學主修物理，看到葛瑞賓那篇書評時，我剛拿到工程學博士學位，論文主題是關於小世界網絡（small-world networks）的數學模型。然而，儘管一直接受物理學與數學方面的訓練，我卻逐漸對社會科學產生興趣，也正展開在社會學領域的職業生涯。因此在某種意義上，我覺得自己就是在進行葛瑞賓提議的實驗的小型版。老實說，我懷疑他可能是對的。

但十二年後，我想我可以宣稱，不論是我或一大票物理學家，都無法輕鬆解決那些讓社會學家、經濟學家和其他社會科學研究者苦惱許久的問題。我會這樣說，是因為自一九九○年代末以來，已經有數以百計，甚至數以千計的物理學家、電腦科學家、數學家等「硬」科學學者的興趣，逐漸轉移到原本屬於社會科學領域的問題，包括：社會網絡結構、團體形成動力、訊息與影響力的傳播、城市與市場的演變和發展。過去十年來，整合性領域（whole fields）興起，出現了幾個聽起來相當具有雄心抱負的新學科，像是「網路科學」和「經濟物理學」等。研究者分析了龐大的數據資料，提出無數個新理論模型，並發表上千篇研究，其中許多是刊登在《科學》（Science）、《自然》（Nature）、《物理評論通訊》（Physical Review Letters）這類世界頂尖的科學期刊上。為了資助這些嶄新的研究，新的補助計畫紛紛出現。主題為「電腦社會科學」之類的學術會議越來越多，讓不同領域的學者能在各種座談會中跨界交流。喔，對了，這種趨勢也增加許多新的工作機會，讓年輕的物理學家得以探索他們之前不屑一顧的領域。

這一切成果所需的努力，絕非如葛瑞賓隨意評論所暗示的那般易如反掌。那麼時至今日，讓一九九八年的社會科學家深感苦惱的問題，我們現在已經理解了多少？針對偏差行為的本質、社會風俗的起源，或轉移文化規範的力量這類貝克在書中論及、且當時還不明白的問題，我們目前實際掌握了什麼？關於真實世界的難題，像是如何讓海地、紐奧良等地的救援機構更有效處理人道危機、如何幫助執法機構阻止恐怖攻擊、如何協助金融監管機構監督華爾街並降低系統性風險，這門新興科學提供了什麼新解方？過去十年，物理學家發表的論文數以千計，但是在社會科學真正面臨的重大問題上，例如國家經濟發展、經濟全球化，以及移民、不平等與偏見之間的關係，我們距離答案還有多遠？各位只要看看新聞報導就能自行判斷，但我想，我們的進展並不多。

假如我們能從中學到什麼，你或許會想：至少我們現在知道社會科學處理的問題，不但對社會學家而言相當棘手，對物理學家來說也是如此。但事實上，正好相反，大家似乎尚未吸取這個教訓。二○○六年，德州的共和黨參議員凱伊．哈奇森（Kay Bailey Hutchison）向國會提議砍掉國家科學基金會（National Science Foundation）中所有社會與行為科學的預算。值得注意的是，哈奇森並不反對科學，她曾在二○○五年提議增加一倍醫療研究預算，但她獨獨認為「在這個時候，我們不該把（國家科學基金會）的資源用於」社會科學研究。雖然這項提案最終遭到否決，但不禁讓人納悶這位優秀的參議員是怎麼想的。想必她並非認為社會問題不重要，因為絕對沒有人敢說移民、經濟發展與不平等是不值得關注的問題。但顯然她跟葛瑞賓一樣，認為社會問題不屬於科學問題，亦不值得認真的科學家長期投注心力。或者就像哈奇森的同事 ── 奧克拉荷馬州的參議員湯姆．柯本（Tom Coburn）三年後在一項類似提案上的發言：「關於政治行為的理論最好留給CNN、民調專家、權威、歷史學者、候選人、政黨，還有選民。」

對社會科學有所質疑的並非只有哈奇森與柯本這兩人。打從我當社會學家以來，就經常被好奇的圈外人詢問說，對於這個聰明人無法自己搞懂的世界，社會學到底能提供什麼見解？這是一個合理的提問，但正如社會學家保羅．拉扎斯菲爾德（Paul Lazarsfeld）在六十多年前所指出：這種提問顯示了大眾普遍對社會科學有誤解。當時，拉扎斯菲爾德正在分析剛出版的《美國士兵》（The American Soldier），該書內容是美國陸軍部底下的研究單位在第二次世界大戰期間與結束時，針對六十萬名士兵進行的研究。他為了闡明自己的觀點，列舉出書中最具代表性的六大項研究結果。例如：第二項結果是「來自農村的士兵在軍旅中的士氣會高於來自城市的士兵」。他杜撰了假想讀者，在讀到這句話時心想：「廢話！這還用說嗎？在一九四○年代，鄉下人比都市人更習慣艱苦的生活條件以及耗費體力的勞動，所以當然更能適應軍中生活。為什麼我們需要這麼龐大又昂貴的研究，來說明這些我自己就能想到的事？」

是啊，究竟是為什麼……但拉扎斯菲爾德隨即指出，事實上，這六大項「結果」都與實際研究結果完全相反。在軍隊中，城市士兵比農村士兵更快樂。當然，如果上述的假想讀者在第一時間就被告知正確答案，他同樣能串連這個答案跟他認為自己早就知道的其他事，接著自圓其說：「都市人更習慣在擁擠的環境以及有組織的團體中工作，也更熟悉指揮系統的運作以及服裝與社交禮儀上的嚴格標準。這不是很清楚嘛！」而這正是拉扎斯菲爾德想表達的重點，他指出，當一個答案與其對立面看起來都同樣理所當然時，那麼「關於這種『理所當然』的論述一定有問題」。 拉扎斯菲爾德討論的是社會科學，但在本書中，我會證明其觀點同樣適用於任何涉及理解、預測、改變或回應人類行為的活動，無論是政治、商業、行銷或是慈善事業。政治人物試圖解決都市貧窮問題，都自認非常了解造成貧窮的原因。行銷人員策劃廣告宣傳活動，也自認非常清楚消費者的需求，以及如何刺激消費者的欲望。政策制定者為了降低醫療成本、提升公立學校教學品質、減少吸菸人口或推動節約能源而設計新方案，他們也都自認已經合理制定出正確的獎勵措施。在這些位置上的人通常不會期待自己總是能把每件事都做好，但他們確實認為自己正在處理的是他們「能力範圍內」的問題，畢竟「這又不像火箭科學那樣難懂」。好吧，我不是火箭科學家，我很欽佩那些人能讓汽車般大的機器降落在另一個星球。但可悲的是，我們的確比較擅於規畫火箭在兩顆星球之間的飛行軌道，擅長程度更勝於管理經濟、合併兩家公司，甚或預測一本書的銷售量。與人有關的問題照理來說應該更難，那麼，為什麼我們認為火箭科學很難，卻認為與人有關的問題只要用常理就能解決？本書將告訴你，造成這種弔詭現象的主因，正是「常理」本身。

不得不說，批評「常理」是件危險的事，何況大家普遍認為它是個好東西 ── 你可以想想上一次被告戒不要只靠常理判斷是什麼時候？嗯，不過接下來我會不斷提醒你。雖然我也會在書裡提到，常理確實非常適合幫助我們處理日常生活的複雜性，也如眾所周知那般有用。但是，如果「情況」涉及企業、文化、市場、民族國家與全球機構，複雜性就會遠遠超過日常生活。常理在上述情況就會出錯，而這些錯誤會系統性地誤導我們。然而，由於人們習慣從經驗中學習（甚至是不會重複的經驗，或時空背景完全不同的經驗），導致我們很難發現依常理推論時會有的謬誤。反之，我們只會認為是「我當時不知道」，事後卻看似理所當然。因此，常理的弔詭之處在於，儘管它能幫助我們理解世界，但它也會破壞我們理解世界的能力。如果你不太明白後面這句話的意思，沒關係，我接下來會進一步解釋，並說明常理對於政策、規畫、預測、商業策略、市場行銷與社會科學的影響。

正式進入內文之前，請容我先補充一點：我跟朋友、同事談到這本書時，發現了一個有趣現象。我用這句摘要告訴他們本書的觀點：我們理解這個世界的方式，實際上會阻礙我們理解這個世界。大家聽完莫不點頭如搗蒜，強烈贊同道：「沒錯，我老覺得大家都會相信各種蠢事，好讓他們感覺自己似乎懂點東西，但其實根本就不懂。」然而，我如果用同樣觀點質疑朋友、同事的某個信念時，他們總會改變剛才的論調，說「關於常理和直覺造成的錯誤，你說的可能都沒錯，但這完全不會動搖我的信念還有我對它的信心」。彷彿常理推論錯誤只會發生在別人身上，不會發生在自己身上。 其實人們一再犯這種錯誤。大約有九成的美國人覺得自己的駕駛技術比一般人好，令人訝異的是，覺得自己比一般人快樂、受歡迎，或更有可能成功的人同樣高達九成。在一項研究中，竟然有四成受訪者認為自己的領導能力高居前一％，這個數字真讓人難以置信。這種「優越錯覺效應」（illusory superiority effect）非常普遍，大家也都耳熟能詳，它還有個更通俗的名字叫做沃比岡湖效應（Lake Wobegone effect），源自廣播節目《草原一家親》（Prairie Home Companion）主持人葛瑞森．紀樂（Garrison Keillor）所虛構的小鎮 ── 那個小鎮裡「每個小孩的資質都在平均之上」。難怪人們寧願相信別人對世界的看法是錯的，而不願承認自己的信念有誤。然而不爭的事實是，適用於「每個人」的道理必然也適用於自己。人們每天思考與闡述觀點時存在的謬誤（之後會再詳細說明），必然也存在於自己根深蒂固的信念中。

我並非要讀者放棄自己的信念，重頭開始。只是我們應該把它放在聚光燈下，用懷疑的眼光加以檢視。舉例來說，我雖然知道在統計上，認為自己駕駛技術高於平均的人，有將近一半是錯的，但我還是會忍不住認為我的駕駛技術比一般人好。不過意識到這點之後，我至少會想一下我是不是在自欺欺人，因此會盡量去留意自己是否犯錯，就像注意到別人的錯誤一樣。儘管與人爭論時，我仍然傾向認為自己是對的，但或許我可以開始承認對方不是每次皆錯。也許就像別人應該改變一樣，我也可以從這些經驗中學習，並決定自己應該改變什麼。即使這樣做也不能保證自己的駕駛技術會高於平均，但至少我能成為一個更好的駕駛者。

同樣，當我們質疑自己對世界的假設，或更重要的，當我們意識到自己無意中做了假設，我們可能會、也可能不會改變既有觀點。但就算我們不改變原本的看法，質疑自己的假設至少會迫使我們注意到自己的固執，反過來讓我們停下腳步思考。這樣做並不容易，但這是有望形成更準確的新想法的第一步。我們相信的每件事都正確無誤 ── 這個機率基本上是零。事實上，貝克在《這才是做研究的王道》一書中強調，要學習像個社會學家一樣思考，意思就是學著去質疑自己對事情如何運作的直覺看法，並盡可能把這種直覺完全拋諸腦後（顯然當年葛瑞賓評論此書時並沒有掌握到這個重點，而我也是）。如果你讀完這本書，卻只是更加鞏固你原先對這世界的看法，那麼我很抱歉，因為身為一個社會學家，我沒有善盡自己的職責。

常理／直覺

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