一、什么是“循证科学”？

最近你可能有时会听到“循证科学”这个词汇，英文是“ Evidence-based Science ”。然后可能会奇怪：难道科学不是以 Evidence 为基础的吗？还有不以 Evidence 为基础的科学吗？

确实，一般理解的科学都是以 Evidence 为基础的，所以这里的“循证科学”不是一个像“物理学/生物学/社会科学”那样的学科分类。它更像是一种方法论取向或实践运动：

主张临床、教育、政策等实际决策，应尽量依据系统获得和评价的经验研究证据，而不是主要依赖个人直觉、传统经验或权威判断。

所以这里的“循证科学”反而不是像大部分认为的“物理学”那样的以证据为基础的理工科学，反而是很多人理解的、也被很多人不齿的、甚至带有“文科”性质的学科，如医学、心理学和社会学，甚至心胸狭隘的人也不把生物学当成科学。

问题好像变成了：“越没什么就越强调什么”。

 二、为什么会有“循证科学”这个名词？

我们先把这里面的逻辑顺序理一下。我曾在《物理学只捕捉到了自然界的部分真实》一文中讨论过，物理学之所以能够取得如此惊人的成功，至少依赖两个非常重要的条件：

1） 它所处理的许多对象具有较高程度的同质性（homogeneity）；
2）它能够通过理想化和抽象，把现实对象转化为适于数学处理的模型。

当然，这并不是说物理世界本身总是简单。湍流、多体系统、凝聚态物质，同样可以复杂到令人绝望。物理学真正的优势，往往并不在于自然界天然简单，而在于它能够通过实验控制、尺度分离和理论抽象，把自然界切割成一个个相对稳定、相对同质、可以重复研究的，甚至带有点儿局部性质的问题。

但到了生物学、心理学、医学、教育学乃至社会科学，这种幸运就迅速减少了。这些学科面对的往往不是高度同质的对象，而是高度异质的系统（heterogeneous systems）。它们具有强烈的情境依赖（context-dependence）、多层次因果关系（multiple levels of causation）和历史性。同一个变量，在不同个体、不同环境和不同历史条件下，可能产生完全不同的结果。   

那么，难道因为这些系统太复杂，我们就不研究了吗？

当然不是！

而且恰恰相反，正是因为人的直觉、经验和权威判断在复杂系统中如此容易出错，现代医学、教育和公共政策逐渐发展出一整套试图控制偏差的方法。“循证”（evidence-based）就是其中最重要的传统之一。

“循证”首先在医学中得到系统化发展。它强调尽量依赖系统研究、随机对照试验、系统综述、统计分析等证据，而不是单纯依赖个人经验、专家权威或临床直觉。这个方向本身无疑是巨大的进步。因为人的经验非常容易受到确认偏误、选择性记忆、幸存者偏差以及各种认知错觉的影响。

 三、科学真的“客观中立”吗？

我知道很多人，尤其是受过严格理工科训练的人，对生物学、心理学、社会学甚至经济学颇为不屑，习惯性地把它们斥为“文科”，似乎只有能够写出个叫“ governing equations ”的东西，才配的上“科学”二字。而这些人也可以通过其熟练的数学技巧，把 governing equations 的各种解法练到滚瓜烂熟、熟练于心，于是也就“理解”了整个学科。

但你们真的有没有仔细想过（而不是被教科书灌输的相信）：“物理学”有科学王冠之称的学科，里面的概念与理论都是是“客观的”吗？真的是完全所谓的“客观中立”？

如果深究下去，你们最终会发现：几乎所有的物理学概念都经不起这个“客观中立”的推敲！

一个科学命题完全可以具有很高程度的客观性，但同时它的产生过程与结果又不可避免地包含人为的选择。约翰·迪普雷（John Dupré）稍微谦虚一点地认为：许多科学陈述之所以能够保持价值中立，仅仅是因为它们是真是假对我们而言并不重要。

电子带正电还是负电，以及银河系中心是否存在一个黑洞，这些问题对我们都没有任何直接的重要性。它们所触及的唯一人类利益，是认知方面的利益——而且它们确实可能深刻地触及这些利益——因此，它们所涉及的也只是认知价值。（Dupré 2007, Value-Free Science?: Ideals and Illusions）

可是，一旦研究对象变成人、疾病、智力、教育、贫困、犯罪、精神健康或者公共政策，情况就完全不同了。而且随着学科研究对象复杂性增加，越来越负载着更多的预设猜想与个人价值。我们把科学研究分为四个阶段：（i）科学研究问题的选择；（ii）围绕该问题收集证据的过程；（iii）根据证据评估某项科学假说或理论，并将其接受为该问题之适当答案的过程；（iv）科学研究成果的传播与应用。

如果我问你，着四个阶段中，那个过程最有可能不会是“客观中立的”？

第一个与第四个最好理解：研究问题的选择经常受到个别科学家、资助方以及整个社会之利益的影响。科学研究成果的传播与应用，显然会受到期刊编辑和最终使用者之个人价值观的影响，而对此我们能够采取的措施十分有限。

那么，证据收集阶段呢？随着研究对象的复杂性增加，你们会发现实验结果并不是按照绝对观念来表征世界的；它们是世界、科学仪器，以及上述心理和社会学因素共同作用的产物。因此，科学中的事实和现象必然具有视角性（necessarily perspectival）。

如果感兴趣的话，可以搜索一下对“引力波”的探索研究，它依赖极其复杂的干涉仪、噪声模型、数据过滤、理论波形模板、统计阈值以及大量工程判断。真正的信号必须从震动、热噪声、激光噪声和仪器扰动中被识别出来。这些设备与研究过程不知道预设了多少人为的东西，不止是假说与猜想，也包括社会价值，甚至个人喜好。

 四、“不完美”的科学！

如果一个人真正追求的是绝对确定、形式严密、逻辑封闭，以及近乎纯粹的简洁与优美，那么他真正应该向往的是数学，而不是科学。

数学可以从一组明确的公理出发，在形式系统内部进行严格推演。

科学必须面对一个真实世界。而真实世界充满噪声、偶然、历史、不可控变量和无法彻底消除的不确定性。科学家只能使用不完美的仪器、不完整的数据、暂时的模型以及具有局限的人类判断，去研究一个远比任何理论复杂得多的自然界。

所以真正的问题不是：

“科学是否客观？”

而是：

“绝对客观是否值得追求？能不能达到？”

或者：

“当我们面对一个充满异质性、历史性、价值冲突和不确定性的复杂世界时，我们究竟能够建立什么意义上的客观知识？”

这就是“循证科学”这个概念出现的原因。而“客观性”又是一个如此复杂的概念，我会在以后文章中陆续进行介绍。