分享 | 新冠疫情中的科学思维
关键词：科学思维
编者按
本学期“前沿计算科研实践”系列课程第二轮开课，本文为该课负责老师、北京大学前沿计算研究中心执行主任陈宝权教授在教学过程中的一些整理和思考，文末还有一篇专业记者视角的分享，欢迎讨论。
这学期我们给18级图灵班学生开设“前沿计算科研实践”系列课程的第二期，目的是培养学生的科学素养和科研实践的能力。课程分课堂部分和课外部分。课堂部分主要通过阅读相关文章，学生写作心得，再通过课堂讨论来进行。课外部分通过学生和科研导师一对一做科研实践，一个学期选择轮转3名科研导师。两部分的关系也算是理论和实践的结合。
课堂部分，到目前为止，学生们阅读了包括学术道德[1]、好奇心[2]、创造力[3]、批判性思维[4]方面的文章。这些文章，描述比较抽象，尽管课堂上也做了不少问答讨论，也尽量采用一些案例来解读，但还是会显得飘忽。为了让学生更好地体会这些内容，我这里尝试整理几个要点，然后通过新冠疫情这一事件，来解读这些科学思维体系对我们日常阅读理解和认知的重要性。
1
学术道德与社会责任
狭义的学术道德大家比较了解，比如成果必须依据真实的数据、过程与推理发现，不能抄袭他人的成果，每位贡献者都应得到相应的认可，等等。科学社区有一个基本的假设，即每位研究者保证其发表成果的真实性，只有这样，他人才能在已有成果的基础之上做出新的有意义的发现。极端的学术不端行为会严重破坏学术环境，对科学社区造成巨大的伤害，它不仅侵蚀科学社区内部的信任体系，更严重损害公众对科学社区的信任。
但更广义的学术道德则涉及到社会责任，即学术成果的使用或滥用给社会带来的影响。学者在从事科学发现和技术创新时，必须审慎考虑到公众的安全、健康和福祉。学者有责任反对他人对其研究成果的滥用。更进一步，学者有义务对大众做科学与技术的传播，为公众提供真实可靠的信息。一个受到良好训练的学者，应该做到不仅能与同行做专业交流，也能向大众做有效的科普。
新冠疫情中的思考：
作为学者，必须基于真实的数据与事实来做判断分析。新冠疫情影响到每一个人的生活，作为相关领域的专业人士，有向公众传播正确知识的义务。
2
批判性思维
Critical Thinking 翻译成批判性思维其实不太准确，它的出发点绝对不是为了批判，也不是为了批评。批判性思维是鼓励学者保持质疑和开放性思维，比如，在阅读他人的工作时能评估其观点并提出好的问题，在写作时能基于证据来展开推理，形成新的思路、理论和方法；主要包括三个方面：信源的真实性、推理的合理性，和结论的相关性。其中，
信源的真实性集中在四个“W”，即何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）是否都交待清楚？是否存在假想、臆测甚至编造的论据？
推理的合理性建立在对一系列问题如，为何发生（Why）、如何发生（How so）、否则会怎样（What if）、和其它研究的比较如何（Comparison），等的回答；
结论的相关性体现在是否带来隐含的或显著的意义。
新冠疫情中的思考：
疫情影响到全球每一个人的生活，关于新冠病毒的传播与防护，以及疫情带来的影响，网络上相关文章非常多，那么对选择什么样的文章阅读，就需要用到批判性思维。
如何选择可读文章？我们可以关注如下几方面：
1. 来源：是专业刊物、可信媒体，还是自媒体或孤立消息？通常来说，它们的专业性和严谨性（快速）递减。专业刊物和媒体在业界又会有不同的专业级别或公众认可度。
2. 作者：是否信誉度高的领域专家或媒体人？比如，在传染病防护领域，中国的钟南山院士、张文宏医生，美国的 Tony Fauci 博士等，都是在这次疫情中被广泛认可的专家。在专业领域，文章发表必须通过同行评价，这是构成一个信誉体系的核心机制。
3. 时间：是否最新的文章或报道？疫情发展日新月异，科学家和一线医生对病毒的认识也是与日俱增，只有阅读最新的文章才能了解最新的进展，因为科学发现是一个不断纠错的过程。
4. 证据：是否提供了数据/证据的引用方便读者跟踪调研？证据的解读是否恰当？臆想甚至编造是不能作为证据的，这种行为就违反了学术道德。非专业领域文章，如自媒体，相对偏观点轻证据，除非它是提供专业论文的索引和简介，你由此可以延伸阅读专业论文原文，否则，不能赋予它任何专业阅读的功能；对于观点性文章，需要审慎阅读，捕风捉影、断章取义，或者翻译失真（lost in translation）的文章更要及时甄别。
5. 推理：作者的推理与解释是否清晰合理？即使针对信誉度高的作者，我们依然要对其文章的逻辑和观点进行评估。
基于批判性思维，我们需要广泛阅读才能获得更全面的信息，避免以偏概全。而阅读需要花费时间，因此如何高效的阅读很重要，通常采用如下四个步骤来提高阅读效率：
预测：阅读之前预测该文的内容；
扫描：快速寻找关键词；
浏览：阅读摘要和每个章节的第一句话；
深度阅读：确定重要的章节和段落，慢下来仔细阅读。
3
好奇心与创造力
许多突破性的科学发现都是由科学家的好奇心所驱动，好奇心是创造力的源泉。对真相的追求让我们避免决策的错误。研究表明，基于好奇心去面对处理复杂问题的压力，会让我们会少些防御心态，面对挑衅也会少些过激的反应；还有研究表明，好奇心强的人会更主动联络他人建立人际网络，这会反过来帮助提升自己。
好奇心有天性使然，但也是可以培养的，比如：
对自己专业之外的东西体现兴趣。工作之外兴趣广泛，探究不知道的事情；广泛阅读，对于学习机会表现兴奋；
养成问问题的习惯。诚恳的提问，不用担心会冒犯别人，也不用担心会被别人评价；未知多于已知，也没有任何事情是完美的。即使面对“成功”的案例，也可以提出问题，因为，很多时候从失误而不是成功中会学到更多；
让学习作为目标，而不是指标作为目标。学习为目标是能力、技能和驾驭力的提升；指标为目标是KPI数值、获得奖励等。
新冠疫情中的思考：
新冠疫情发生以来，我国上下齐心协力抗疫，除了医疗工作者直接投入到治病救人的一线，无数的科技人员也投入到抗疫的各项工作中，除了病毒的分析、诊治方案的研究、新药与疫苗的研制等，也包括计算机科学在病毒传播模拟、大数据智能分析、病例跟踪与控制、物流无人操作等方面，发挥了积极的作用。随着疫情在全球的发展，更多国家也都投入到了疫情的防控当中，也从侧面体现了各国的科技实力和创新能力。疫情催生了新的科技服务需求，甚至会对未来的生活与工作带来变革和新的发展趋势。
作为一名未来的科技工作者，因循好奇之心了解疫情所涉及的相关科技发展、防控决策与实施，思考未来政经、人文与社会等多方面的发展，应当是一个恰好的时机。但在信息泛滥、鱼目混珠的形势下如何获得有用的资讯是非常需要批判性思维的，也需要在实践中建立和验证自己的实操体系，这会有一个摸索和学习的过程。这里提供几个观察供参考：
1. 科技领域有其独立于国家人文与政经体系之外的诚信体系，各国的科技人员都应该遵循同样的学术道德标准和社会责任。
2. 科学研究与实践有自身的规律和规则，科学结论基于事实推理，而不是因为需要；但民科或伪科学会时常出现，混淆视听。
3. 在各科学领域都有其专业社区，其中的全球科技工作者相互合作的精神远远大于竞争，他们在揭示科学本质和推动科技发展上的目标高度一致。
4. 批判性思维里面也包含开放性思维，科学结论可能会背离个人或群体或更广泛的人文政经的一时的喜好或倾向，不能因此而被忽视或抛弃；某个科学发现的过程受到公众关注，说明该科学问题的对社会的重要性，会加速其发现的进程，但也容易因过度关注而受到裹挟；科学发现本身是一个不断质疑、纠错，甚至自我否定的过程，过度的关注甚至裹挟会干扰这个过程。
5. 真实的科学结论是否反而会伤害公众的情绪，或影响公共决策的实施？对后者是应该的。公共决策需要基于科学的真实，它本身是一门学科，关乎如何基于科学结论和人文政经，做科学的决策；如同科学家有义务向公众传播科学发现，公共决策的研究与实施群体更有责任和科学家一道给公众做正确的解读和疏导，而且融入到决策的制定与实施当中；虽然科学对社会无比重要，但科学家不是独立承担社会责任。
6. 其实在科学之外的其它领域人类的合作总是大于竞争，因为人类面临的挑战有太多的共性。
4
总结
科学思维是从事科学研究所必备的素养，它的意义远超出科学行为的范畴；科学思维能帮助我们不断完善对世界的认知，构建正确的世界观；科学思维还能帮助我们在风云变幻之中保持清晰的头脑，在情义之间守住科学的准则；在疫情期间，运用科学思维来思考与发现，面对不确定的未来，建立方向与信仰。
Reference:
[1] Stephanie J. Bird, Social Responsibility and Research Ethics: Not Either/Or but Both.
https://www.aaas.org/news/social-responsibility-and-research-ethics-not-eitheror-both
[2] Francesca Gino, The Business Case for Curiosity.
https://hbr.org/2018/09/curiosity
[3] Ed Catmull, How Pixar Fosters Collective Creativity.
https://hbr.org/2008/09/how-pixar-fosters-collective-creativity?autocomplete=true
[4] Critical thinking.
https://library.leeds.ac.uk/info/1401/academic_skills/105/critical_thinking
更多分享
——一位专业记者的视角
文：李斐然
科学家的身份与大众期待
在工作中我有一个强烈的感受，很多人容易对于科学家产生一种类似于“绝对权威”甚至“救世主”的心态，这种状况在疫情期间的医学专业领域尤为突出。读者倾向对医生、甚至很多科学研究者产生一种近乎苛责的完美期待——他们会认为科学家就是什么都懂的人，他们拥有“正确答案”，他们“应该”理解病毒，他们怎么能搞不明白呢？他们怎么能没有解药呢？他们怎么能够犯错呢？……可这恰恰违背了科学认知。
科学是什么呢？就我个人的理解，科学不是一个固定的、确定的正确答案，科学是一个不断更新的认知过程。因此，科学家在面对一种未知新病毒的时候出现了认知上的偏差、做出了错误的判断，是完全可以理解的。在一种完全未知的新病毒面前，普通人会困惑、恐惧，科学家其实也一样。
所以，我始终觉得，在阅读、理解、消化所有信息之前，一种同理心是必要的前提。在理解所有信息之前，首先意识到，在这个领域不存在绝对权威，不存在完美的上帝，我们每个人都是在尽自己的努力，以自己的专业认知一种全新的未知，只要在这个过程中，是诚实而透明的沟通和努力，对抗自己的偏见、对抗群体的狭隘，这就已经很好了。
科学思维应该遵循专业主义
人们容易混淆各种专业界限，特别是在渴望信息的时候。这段时间常常看到各种专业以不正确的方式交叉。不应让一个不掌握一手信息的科学家妄谈他没有一手经验的学科而苛责他的不专业，对科学家的监督应该限于他在自己的专业领域有没有尽职尽责。区分不同的专业细分领域，并在各自的细分领域里实现专业的尽责，在充分沟通的情况下（而不是想当然地）进行学科融合，在相互理解的基础上合作，明白专业和合作之间细微的边界，我觉得也是非常重要的。
如何区分信源的可信度？
在传播学上，区分信源信度的主要方法是看它距离事实的距离——它是一手信源得到的信息（比如亲自到了现场最核心地区、直接采访到现场的当事人、直接采访到核心采访对象等等）？还是二手信源（比如到了现场但是不是在核心地区、采访的是现场的旁观者、引用转述回忆信息等等）？抑或完全是间接的资料引用？因为在信息的传播过程中，传播链条越长，经转述次数越多，信息扭曲就会愈发严重，甚至出现信息失真。
现在的技术手段可以帮助人们抵达尽可能多的一手信源，重点在于人们是否有这种信息获取的习惯，坚持查看一手信源——比如每一次热搜上出现了一个词条，第一反应不应该直接取信或者不取信，而是去检查这个信息来自于哪里、原始信息是什么。
信源信度评级
我是怎么给信源信度评级的呢？有一个大的基础：首先是世界三大通讯社，普遍认为是可靠信源，信度很高；然后严肃媒体，比较多也是可靠信源，信度也很高。这些媒体素材在看的时候，可以稍微放松一些，但还是可以就新闻事实做一点自己的核查。其他信息阅读的时候就需要更谨慎一些。这里除了前文提到的逻辑推理以外，推荐另一个技巧，交叉核查。
例如，一个新闻事件，很多媒体都去采访了，它们的稿件中一定有信息交叉的部分，比如新闻采访对象在现场说了什么直接引语。你会发现，不同媒体写出来的，哪怕是直接引语，有时候都会不一样。这个时候就可以通过大量比较同一个细节，去区分哪些稿子是认真写出来的，哪些稿子是糊弄的、信度较低的二手写作。
还有一个判断标准是重塑现场。自己思考，哪些人是离一手信息最近的，哪些人是离一手信息远、靠二手信息进行采写的。虽然，转述并不等同于错误，但事实是，信息的传播路径越长，信息扭曲就越明显。我们要尽可能去选择原始状态的信息。
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