周雪光:重学量化方法的观察和感受

选择字号:   本文共阅读 441 次 更新时间:2017-11-19 09:35:44

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周雪光 (进入专栏)  

   当我在2004年开始田野研究时,自以为从此告别量化研究的学习了,不是说不再从事量化研究,而是无需再关注量化研究新技术、新模型的发展。此前主要从事量化研究,需要不断汲取新的分析手段。随着研究兴趣的转变,学习方向也相应变化了。

   几年前开始的一个新研究项目,涉及到自己不熟悉的网络分析方法。起初期待只需大致了解,借用合作之力来进行这个项目。但在实践过程中发现,若不在方法上有切实把握,难以深入思考和探究,于是决定学习新的量化方法。

   不料这一决定打开了潘多拉盒子。这一领域不仅仅需要网络分析技术,还需要学习全新的统计知识和统计模型,因为网络资料与传统统计学关于样本独立同分布假设(iid)迥然不同。雪上加霜的是,已熟悉的程序软件处理网络资料力不从心,又要学习新的程序语言(R语言),更兼近年来恰逢网络研究发展活跃时期,新的统计模型和分析技术犹如井喷般涌现,令人应接不暇,也留下一地废品垃圾,作为新手从中筛选,事倍功半,浪费了不少气力,自不待言。

   几年下来,虽然花了一些气力学习方法,但同时在不同项目间穿梭,未进入量化研究状态。直到最近大半年才下决心暂时搁置其他项目,集中精力学习新的量化方法。于是又体会了一把小学生般的学习过程,也因此有了新的感受,其中印象最为深刻的是学习环境和学习媒介的巨大变化。


  

   最初学习量化方法是在研究生阶段,是许多年前的事情了。那时的量化方法学习完全是通过正式课程完成的。通常的形式是,老师在课程上传授统计方法,辅以作业练习、研究实践,学生在这些过程中逐渐把握量化研究方法和应用。这种形式很是有效,直到今天在各大学的研究生教育中仍然普遍采用。我给研究生讲授统计方法多年,也一直采用这一形式。

   记得那个时候还没有个人电脑,学生(研究生)需要来到系里的计算机房里使用计算机做统计分析实践。计算机房间不大,电脑台位环绕四周墙壁,中间是共享空间,显得十分拥挤。大家面壁在电脑屏幕前操作,碰到统计或程序问题,转身问其他同学,几秒钟内就可以解决。量化方法学习提供了同学间熟悉交往的媒介,营造出一个集体互动、团队学习的氛围,计算机房里穿梭熙攘,好不热闹,许多隐性知识都是用这种方式传递的。

   十多年前我回系任教,注意到计算机房大多时间空无一人。想想也能理解,现在每人有了自己电脑, 各自可以通过无线网络与全世界随时随地关联起来,不再需要特定的场所和时间来聚集相会了。过去的计算机房经历只留下了偶尔怀旧的思绪。

  

  

   这次重新学习才发现,学习的媒介和渠道发生了巨大变化,可以完全摆脱传统的学习模式而达到学习目标。首先,网上视频代替了课堂,无需身临教室也能聆听教诲。我在网上看了两门网络课程的视频,均为领域中的重要推动者所授。不仅如此,Youtube上存放着众多关于网络分析专门课题的视频,可以说应有尽有,尽其所需。

   学生阶段学习量化方法时,周围有一个“团队”,可以随时转身询问周围的同学。与此相比,自学的最大困难是,有了问题难以随时求教。例如学习新的程序语言时,一点小问题可能会卡上数小时。后来发现网络上有丰富的Q&A资源。编程序时出现问题,只要把“error message”拷贝到Google上,就会发现已经有人提出过同样或类似问题,而且已经有若干热心网友的解答,甚至延伸讨论。网络资源之丰富令人惊讶,实践至今还没有碰到过在Google上毫无线索可寻的情形,可以说比在计算机房转身问同学还有效率。

   还可以通过email直接向素昧平生的学者远程求教,而且总会得到对方的热心帮助。有一次使用一个网络分析软件时,总是碰到bug,费尽九牛二虎之力仍不得其解,于是给软件两位作者(一位在波士顿、一位在德国)发信求教,在24小时内收到两人的回复,指点我下载最新软件,解决了bug问题。还有一次,在Google Scholar上发现一篇和自己研究相关的短文。发信给作者询问是否有完整论文可供阅读。通信后才知道对方是一位博士研究生,他不仅提供了自己正在写作的博士论文一章,而且附上分析所用的数据和R codes。后来在跑他的程序时碰到一些小问题,还有若干次email来往。此外,还可以按图索骥地通过Google Scholar寻找到各个领域中相关文献,大多还可以直接下载。

   简言之,这次的重新学习,大多是在网络社区和陌生人群中进行的。

  

  

   对比读研期间和新近的学习经历,前者是在结构化的团体环境中实现的,后者则是在松散的网络社区中发生的。两者间在组织结构、资源分布、学习方式诸方面都有着令人回味的不同。

   先看组织结构。科学技术改变了组织形式。Charles Tilly在其著作Big Structures, Large Processes, Huge Comparisons中提到,当代社会的基本形式仍然是19世纪大工业时代的遗产:整齐划一的厂房、聚集扎堆的商场,排列有序的教室等等。但随着科学技术的发展,不同领域中的组织方式已经发生了巨大变化。上面谈及的学习方式的演变即是一例。现在的学习环境正走出高度组织结构化的模式,趋于更为松散多元的方向。其实,视频教学、远程交流、弹性时间、网上购物等形式不都超越了传统的组织结构吗?

   是不是可以说,互联网的出现从根本上改变了信息/知识的分布和流动形式?据说MIT在若干年前已经把所有课程都放在网上,现在许多名校都在从事类似的工程。过去的名校名课名讲难以寻觅,现在打开Youtube或类似社会媒介,触键可得。这种氛围有利于打破知识垄断和封闭。记得我读研期间,斯坦福社会学系是当时统计方法热门前沿的“事件史”统计模型大本营,而且此类资料分析的统计软件绝无仅有,正在此地。许多外地学者远道前来学习取经,曾听到“朝圣”的比喻。而本系学生近水楼台,学到最为前沿的分析技术,加上实质性领域训练,在寻职市场上很是抢手。不难想象,在现在的网络社区中,这种知识垄断的局面已经难以出现。

   组织形式、信息/知识资源的分散化、多元化有怎样的社会学意义呢?当人们在一个松散多元的结构中学习与交流,无需在一个等级结构中获得资源或指令;当一个团队员工无需谋面而可通过远程通讯方式交流和完成任务;当人们有着多重来源的信息和资源,而不再受垄断力量所限,不难想象,这些趋势必将引起社会关系、权威关系的深刻变化。

   当然,这些变化也提出了新的问题。如果说人们在很长时间里摸索出了课堂教学与学习的套路,那么,面对今天的多重信息渠道和知识来源,好的学习过程是怎样呢?需要有怎样的基础训练和技能来有效地利用多重信息和知识来源呢?如果说传统的权威关系难以维系,新的权威关系是怎样的呢?这些已经不是关于遥远未来的想象,而是今天正在面对、需要解决的问题了。

   大处着眼,不同的文化和政治制度会以其特定的定势来应对新一轮科技革命。经济史学家Landes在一篇题目为“Why Europe and the West, Why not China” 论文中提出,在历史上几次大科技革命的前夕,中国均处在科技发展的前沿,但每每与科技革命失之交臂。其中重要原因之一即是权力体制抵制变革,因为科技革命改变了传统的组织方式,也因此威胁到传统治理模式和权力结构。Landes非中国史专家,使用的史料陈旧。不过,类似的命题在李约瑟、黄仁宇、余英时等学者笔下亦反复出现。今天似乎又处在类似的历史抉择点,何去何从,且拭目以待。

   就个人学习体会来说,两点感受。第一,心态很重要。学习新技术,起初不免走弯路,事倍功半。但想到“一万小时定律”,知道这是“一万小时”精通知识的过程,于是欣然接受之。第二,年轻时打下扎实量化基础很重要,许多新模型都是同一主旋律上的不同变奏,有了好的基础对于继续学习有事半功倍之效。

   做学生过程中也会纠结,花费如此时间,如果在已熟悉领域中从事研究与产出,岂不更有成效?但新知识、新视野、新感受有着更大的诱惑力,只好随心所欲了……

  

  

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本文责编:陈冬冬
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文章来源:管理学季刊

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