“專業學術界”為何判斷失誤

沈陽

世界的迭變之快令人應接不暇，充滿著多種不確定性和各種風險。從特朗普上臺、英國脫歐、新冠疫情全球暴發到美國大規?？棺h和騷亂，一系列危機事件需要研究者做出快速解釋并加以預測?？上Ф鄠€危機事件中，學界的預測和解釋能力雖有亮點，但也頗多失誤。全球很多機構面對這些“黑天鵝”事件，事前出過不少錯誤預判，事后也難以做出深刻解讀和專業理論解釋，并以穩定的理論框架對未來走勢做準確研判。

造成這種現象的原因是多方面的。一是歷史經驗和理論形成的線性思維難以研判類似“多元宇宙”異變的現實。特朗普上臺出乎多數人意料，新冠疫情也改變了太多東西。二是學者受到“有限理性”的制約，自身認知和視角存在偏差，極易出現研究視野盲區。例如，支持華爾街的學者，能夠清楚地了解全球金融化給世界帶來的好處以及高風險下可能帶來的技術創新，但他們卻很難理解美國中西部農民的生活和苦楚。也就是說，學者們對于重大危機事件的解讀預測，一般是基于個人情感傾向和利益立場，容易陷入固有思維范式，加上各種紛繁復雜的信息干擾和傳播誤導，很難對現在局勢和未來趨勢做出較為準確的判斷和預測。這也是目前學者在研究方面遇到的重大挑戰。

為解決上述問題，可從以下幾個方面入手：一是多學科多維度的交叉和思考。多學科多維度思考有利于打破研究者固有的邏輯局限與認知偏好，能夠對局勢進行全方位、立體式的解讀，更容易發現事物的本質，減少可能由于認知偏差帶來的預測誤差。

二是大數據、人工智能與傳統研究方法的融合。應充分利用大數據、人工智能等新一代信息技術來分析問題，例如在分析突發危機事件時，大數據技術能像拼圖一樣將網絡上的大量信息中的有用部分進行篩選和組合，最終得到完整“圖景”，即解決了數據樣本數量、有用性和準確性之間的矛盾；而大數據與人工智能的結合之后，我們可以把歷史中發生的一切視為人工智能的學習語料，由此可能在未來，對人類社會發展做一些可能性預測，即可以對過去事件的準確分析達成對未來問題的可能預測。

當然，大數據、人工智能等新興技術也需要與小數據、線下訪談和交流等方法相結合，以達到相互印證、相互支持的作用。但是大數據本身也存在著虛假信息和個人隱私侵犯等隱患?；谔摷俪C正的人文計算大數據和人工智能平臺是未來社會科學和國際問題研究的剛需。

三是感性和理性的認知整合，線上和線下結合。在感性方面，學會“共情”與洞察眾生心機，并清楚認識自身的“有限理性”，能夠聽取他人意見，避免錯誤估計形勢后仍固執己見；在理性方面，需要去偽存真，需要剝離傳播誤導帶來的信息失真，需要由表及里洞察真實世界，也需要逆向由里及表關注網絡表達。

四是全球視野與本土情懷兼具。在分析事件和預測未來時，應既有理論高度和宏觀視野，又考慮本地實際與特色化因素。

五是重大變化的風險感知能力。研究者需要高度關注高科技帶來的代際迭變，常態跟進機器人、人工智能、生物技術、3D打印、星際探索、混合現實等技術帶來的風險，也需要高度關注環境保護、種族歧視、地緣政治、文明沖突、產業鏈融合和重置等等議題帶來的整體影響，有了這種對于最大變化的感知能力和風險解釋能力，才能達到對問題的準確把握和預測?！ㄗ髡呤乔迦A大學新聞學院教授，博士趙斌對本文亦有貢獻）