難測的數據

程毅南

感受無法測量

首先，我們不能說板栗在無理取鬧，因為這個問題很重要——無論在什么樣的關系中，我們都希望知道對方對這段關系的預期如何，投入是怎樣的，我在關系中是否會被背叛。所以，板栗想知道“你有多愛我”很正常。但愛的程度確實很難講，因為——

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愛的程度是無法用工具測量的，世界上沒有“愛度計”，得不出一個像溫度一樣的客觀數值。

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愛的程度也很難進行打分。比如在這個場景下，蛋黃說“從1分到10分，我打8分吧”，那么問題就來了，“為什么不是10分？你哪里還不夠愛我？”這就很尷尬了。但如果蛋黃求生欲很強，每次都打10分，這個問題就失去了問的意義，因為答案不能反映真實態度（我們叫缺乏信度）。

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愛的狀態本來就不太穩定，受很多因素干擾，吵架的時候感受差，浪漫的時候感受好，做成數據之后波動很大。那么在做感情決策時，該參考什么時候的數據呢？

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愛的感受可以對比參照，但你跟誰對比參照呢？是不是想到了“你媽和我掉水里你先救誰”這個問題？參照前女友呢？可能問題就更加嚴重了。

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“你有多愛我”這個問題的唯一解法，就是用語言能力強行碾過去，比如林徽因女士曾說過的名言“答案很長，我準備用一生來回答”。我們就可以改成“我對你的愛就像星空，我數不清有多少星星，但我知道它很美”。但這樣，我們測的依然不是對關系的信念，而是語文能力，語文能力能預測蛋黃會不會是個渣貓嗎？不能。用學術的話講，這個問題的效度不行。

以上無非透露出兩大核心問題：1.人的感受很難衡量;2.人的表達不一定可信。因此，很多時候就算這個問題對我們很重要，通過直接問并不能得到有意義的答案，反而會產生很多誤解。這就如同社會調查所面臨的難點一樣，不過，社會調查也會通過很多其他方式來間接執行。

情感關系的正確測量方式

很多商業機構和政府機構都會通過社會調查獲取一些數據，來支撐商業決策和社會決策。比如剛剛結束的第七次人口普查，就是通過了解人口這一關鍵社會資源的各方面情況，為制定城市和區域發展、就業、社會保障等一系列社會政策提供關鍵的數據參考。不過人口是個相對簡單和客觀的數據，可以直接獲取。但情感就不一樣了，那么，怎樣才能更好地測量情感關系呢？

其實有很多間接的方式，比如說，用開心作為一個間接的衡量指標。首先，開心很好觀測，有沒有足夠多的笑容和親密舉止，是否愿意去找對方一起玩，這其實可以通過客觀行為表現來觀察。然后開心也很好問，比起“愛不愛我”更好表達，不容易難為情，撒謊的動機也少一些。并且，大多數人都有足夠多的開心經歷，這比“愛”更好量化、對比和參照。另外，因為開心的程度更好量化，也就更方便我們做大規模的統計調查，去研究和感情狀態相關的科學問題。

如何獲取真實的數據

我們還可以通過比較巧妙的調研設計，通過邏輯獲得答案。有些社會現象很難調查，比如家庭暴力現象，很多受害人選擇不報警，同時暴力行為發生在家里，難以被外界觀測到，登門調查也未必能獲得真實的答案。那么，如何才能獲得盡可能真實的家暴情況的數據呢？

有一個很巧妙的調研設計：事先準備一副普通撲克牌，在街頭進行隨機攔訪，讓受訪者從中隨機抽取，并且不要展示給我們，之后詢問用戶是否打過伴侶（或者其他一些灰色/違法行為），但跟用戶說明一條額外規則：當抽到黑桃、梅花、方塊時，無論是否打過伴侶，統一回答“是”，只有當抽到紅桃時，再根據實際情況回答“是”或者“否”。這樣，當樣本量足夠大時，有75%的用戶會因為抽到黑桃、梅花、方塊而直接回答“是”，只要在最后統計數據時減去這75%的選擇“是”的用戶，計算剩下25%的紅桃用戶中“是”的比例，就能得出人群中有過家暴行為的人的比例了。如示意圖：

在這個調研設計下，全程我們不需要看牌，也不需要對牌做手腳，因為我們根本不關心某個人的隱私，只關注統計數據。而受訪者也明白，他本來就有至少75%的概率回答“是”，因此如果他真的有過家暴行為并回答了“是”，我們大概率也無法確認他是否真的做過，因此降低了他講真話時所面對的社會評價壓力。這個方法，通過面對面訪問解決了網絡問卷無法確認身份的問題，同時還巧妙地通過算法幫助受訪者進行了實際上的匿名回答，他們沒有了撒謊的動機，更容易據實回答。我們也沒有侵犯受訪者隱私，實際上整個過程沒有確定任何一個人有過家暴行為，但最終通過調查查明了家暴問題在社會中的普遍性。

總結一下，其實研究社會問題也是很有技巧性的，和物理化學實驗類似，有時候都需要一些巧妙的設計才能達成目的。而它與物理化學不同之處在于，是人本身的復雜性造成的這些挑戰，而應對這些挑戰的技巧，實際上也是溝通技巧，或者說得更具體一點，就是如何進行換位思考，站在調研和溝通對象的角度去設想可能的反饋，以此來調整自己的策略。這種溝通能力就是學習社會科學的一個收獲吧。

學科標簽 數學

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