跨学科协作提高社会科学预测准确性

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IgorGrossman受访者/照片提供

长期以来，社会科学研究者通过收集和分析数据来揭示社会现象背后的模式和规律，并提出社会题的解决方案。因此，因果推理，即寻找模型的输入条件与输出动作之间的相关性，已成为社会科学研究的主流。自COVID-19疫情爆发以来，各国学者纷纷发表对后疫情世界“新常态”的测。研究人类行为和人类社会的专家开始在期刊上发表他们对疫情及其社会影响的见解，并提出治理对策。很快，这些前景引发了学术界对“预测”在社会科学领域的概念、应用和价值的讨论。社会科学能否准确预测社会变化？社会科学实验的预测质量揭示了哪些题？如何通过跨学科合作提高社会科学预测的准确性？针对上述题，本报编辑采访了加拿大滑铁卢大学心理学系副教授伊戈尔格罗斯曼。

社会科学预测未来表现不佳

当前，世界正经历百年未有之大变局，全不确定性增多。社会科学对未来趋势的准确预测将提高人们的生活质量，促进国家发展。在采访中，格罗斯曼从以下几个方面列出了准确预测的宏观效应。在社会层面，社会科学的准确预测可以促进政策制定、防范公共卫生风险和应对灾害，增强社会抵御灾害的能力，加快恢复速度。高度准确的预测还可以培养公众对社会科学的信任，帮助他们就个人行为或选择做出明智的决定，从而提高个人和社区的福祉。从财政角度来看，准确的预测可以指导资源配置，最大限度地减少浪费支出，刺激经济增长。例如，准确预测就业市场的变化可以实现有针对性的教育投资，为未来的劳动力提供必要的技能培训，以实现经济繁荣。此外，提高公共卫生等领域的预测准确性，还有助于提高疾病暴发预防、监测和控制的有效性，为国家节省大量资金。

为了测试社会科学研究人员预测社会变化的能力和准确性，格罗斯曼和他的团队成立了预测协作组织，并开展了历史上最大规模的预测活动。来自行为科学、社会科学和数据科学领域的研究人员参加了两场“预测竞赛”。他们从生活满意度、社交媒体情绪、性别职业和种族偏见、意识形态偏好、主观幸福感等12个常见社会科学研究领域预测了美国社会的未来发展趋势。在第一届比赛中，86支队伍根据39个月的历史数据预测了未来12个月的数值。六个月后，120支团队根据总计45个月的更新历史数据进行了第二轮预测。

格罗斯曼和其他人发现，社会科学研究人员在大流行期间预测现实世界趋势方面表现不佳。竞赛结果表明，在大多数领域，社会科学研究人员预测社会变化的准确性与非专家群体相似或更差。与此同时，社会科学研究人员的预测往往比简单统计模型得出的预测更糟糕。格罗斯曼告诉小编，社会科学研究人员在预测方面表现不佳的原因有很多，比如缺乏计算模型的训练、忽视时间序列数据、分析层次混乱等。此外，一些研究人员习惯性地采用“宠物理论”这些都是非常个人化的，只有一两个关键因素，忽略了现实世界是由多种因素相互作用决定的。其他人只对具体的变化幅度提供具体的判断和解释，缺乏对叙述性解释之外的“风险”进行预测的能力。第三，专家们过度迷恋实验室实验，即在受控环境中创造实验条件，隔离特定变量，准确测量和观察特定因素对结果的影响。鉴于受控环境不能准确反映现实世界的复杂性和动态性，格罗斯曼建议研究人员关注具有更大生态有效性的实验方法。在心理学和社会科学等领域，生态效度是指研究成果可以推广并应用于现实生活的程度。

格罗斯曼指出，社会科学研究者目前的预测表现远远低于他们对不同社会现象的权威解释。然而，不应该得出这样的结论预测在社会科学中毫无意义。与此同时，科学界应该更加严格、更加努力地衡量和理解社会科学预测未来的能力和局限性。根据预测协作竞赛的结果，格罗斯曼提出了三点提高社会科学研究人员预测准确性的建议。首先，让专门从事某一领域的专家预测该领域的发展趋势，以获得更准确的预测。例如，如果某人是抑郁症专家，他或她应该更擅长预测抑郁症的社会趋势。其次，从事多学科合作的研究小组比单一学科小组的预测结果更好。从实验操作来看，使用较简单模型和历史预测数据的群体往往比不使用此类模型或数据的群体有更好的预测结果。第三，社会科学研究人员可以通过开发可靠的数据源、延长预测时间跨度，进一步提高社会预测的准确性。

将解释与预测结合起来

上迫切需要大规模的科学团队，汇聚不同领域、不同学科的专家学者，从广阔的视角开展跨学科研究，解决社会科学预测的准确性题。图片

格罗斯曼表示，社会科学在预测现实世界中即将发生的趋势或事件方面存在一定的局限性。这部分是因为社会现象的产生并不是因为某些起决定性作用的属性。相反，它们遵循一个复杂的随机过程，超出了社会科学研究人员和政策制定者通常考虑的少数参数。到目前为止，只有少数研究人员同意这一观点。一些社会科学研究人员、政策制定者和公众往往认为，只要找到正确的理论或预测因素，所有社会题在理论上都是可以预测的。从技术上讲，社会科学研究人员习惯使用的一系列因果模型可能不够精确，无法提供实际用途的预测。例如，模型只能预测趋势的方向，而不能预测其大小。只有认识到这些制约因素，社会科学研究人员才能在面对不断演变的社会题时更好地谋划解决方案并采取相应的预防措施。

一方面，社会科学在预测社会变化方面仍有很大的改进空间。另一方面，一些学者基于预测的定义讨论了预测对于改进社会科学理论实验的作用。英国牛津大学人口科学学院博士后研究员MarkVerhagen在《社会科学中使用预测的实用主义者指南》一文中指出，学术界似乎认为解释性和预测性社会科学的各个学科之间是互不相容的。这种观点导致研究人员必须在两种方法之间进行选择，并根据他们的选择开发不同的数据处理、模型构建和预测后诊断流程。这意味着，在具体的实验中，社会科学研究者往往更愿意利用社会科学的解释能力。Verhagen发现，从2010年到2021年，发表在6种著名经济、政治和社会科学期刊上的所有论文摘要中，只有5篇提到了“预测”的动词和名词形式。在提到这两个词的文章中，只有13篇文章预测了结果变量。

费尔哈根主张社会科学研究者将“解释”和“预测”两种分析视角有机地结合起来。将预测整合到社会科学研究人员的实证工作流程中具有三大优势。首先，作为基准工具，预测可以对不同类型的模型进行标准比较。通过比较不同模型的预测能力，研究人员可以评估不同范式的模型的适用性和复杂性，并找到的模型复杂性水平，使模型能够准确地拟合数据。其次，作为一种描述性工具，预测将帮助研究人员深入了解模型的拟合度。费尔哈根表示，围绕预测准确性建立一种心态非常重要。如果模型的预测能力明显低于预期，研究人员需要反思他们是否忽略了模型中的重要决定因素。研究人员所青睐的功能形式是否反映了其作用机制？这种类型的反思有助于研究人员进一步微调他们的模型，以改进预测并推动项目向前发展。最后，预测可以帮助研究人员理解复杂模型的行为。通过对变量进行干预并观察其对预测结果的影响，研究人员可以更准确地掌握模型中的系数估计、模型中各变量的作用和影响，从而增强模型的可解释性。

多途径提高预测准确度

除了讨论社会科学预测的本质和提高其准确性的方法外，一些学者已经在采取行动，加强学术界对预测的关注和参与。加州大学伯克利分校经济学院教授斯特凡诺德拉维尼亚（StefanoDellavinha）带领团队开发了“社会科学预测”。作为一个免费的在线工具，该旨在系统地收集和评估一系列同行生成的、未经实验的社会项目的结果预测。德拉维尼亚表示，从大规模实验中收集同行预测数据可以帮助研究人员制定更符合社会现状的政策和计划。例如，一个社会科学研究小组正准备实施一系列干预措施，以提高肯尼亚一些农村地区的教育质量。研究人员一共规划了5个可能的实施方案，但只有3个方案的运作资金。如果没有可靠的历史数据，研究人员在做出选择时会冒很大的风险。通过社会科学预测这样的公共，研究人员可以将自己对不同项目效果的预测与同行的预测进行比较，从而提高预测的准确性。德拉维尼亚说，了解同行的预测与获得初步实验的反馈一样好。这对于研究人员改进实验设计有很大帮助。基于此，研究人员最终选定的实验方案误差也更小，做出的决策也更加有效。

格罗斯曼告诉小编，很多学者已经意识到，为了更好地把握复杂的社会现象，团队中的每个人都需要抛弃单一的“宠物理论”，挑战单一社会文化环境的局限性。上迫切需要大规模的科学团队，汇聚不同领域、不同学科的专家学者，以增进对重大科学题的理解。从广阔的角度来看，进行跨学科研究有很多好处，比如发展综合研究方法，为现实题提供更全面、多角度的解决方案，减少重复实验和资源浪费，提高研究效率和质量。科学研究。在此背景下，大学和科研机构应多管齐下，培育跨学科的研究文化，以提高学科影响力，推动学术进步。

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