公眾如何理解科學

科學傳播領(lǐng)域，科學家如何與公眾良好互動是促進科學發(fā)展的重要內(nèi)容，很多努力都致力于促進公眾理解科學。這其中一個重要方面，即科學界怎么看待“公眾理解科學”的問題日漸被重視起來。威斯康星大學迪特里姆 · 舍費爾（Dietram Scheufele）在首屆上?？萍紓鞑ゴ髸虾臀覀児餐接懥诉@個問題。

我在威斯康星大學主要從事科技傳播研究，常通過實證研究公眾如何理解科學。對于這一點，實際上我們知之甚少。我和尼克 · 克勞斯（Nicole Krauss）以及我的幾位同行曾就這方面共同撰寫了一篇文章發(fā)表在《美國科學家》（American Scientist）雜志上。我們強調(diào)了三個方面的問題。首先，是什么使得科學界輕易地把科學傳播中的問題歸因于公眾，我們稱之為“公眾病癥”，即作為科學家，當我們看到公眾對科研工作的理解出現(xiàn)偏差時，我們往往傾向于首先指責公眾。其次，我們發(fā)現(xiàn)存在一個客觀現(xiàn)象，特別是面對科學問題時，人群傾向于產(chǎn)生分歧而非凝聚共識。最后，我們認為過分信任“科學”可能也不是件好事。

“公眾病癥” 現(xiàn)象

支撐這一現(xiàn)象的案例有很多，大家也許還記得臭名昭著的塞拉里尼大鼠研究這樁學術(shù)公案。這項研究宣稱，相比傳統(tǒng)種植的農(nóng)作物，轉(zhuǎn)基因玉米誘發(fā)大鼠罹患癌癥的風險更高。該研究因為研究人員選擇的研究方法存在缺陷而被撤回，不過，后來又在歐洲重新發(fā)表。

這一案例中，科學家通常認為，那些繼續(xù)相信這一結(jié)論的人一定是因為他們秉持反科學的態(tài)度或科學否認主義。實際上，公眾關(guān)注的焦點在于，一篇發(fā)表在頂級期刊上的文章，先前已通過了同行評議，僅因為行業(yè)和學界對它的不認可，竟然會在發(fā)表后撤回。實際上，科學界沒有意識到的是，公眾的這一立場促使科學因爭論而進一步發(fā)展。

隨著時間的推移，即使我們現(xiàn)在已經(jīng)形成共識——這項研究的確存在缺陷——若指責那些支持這一研究結(jié)論的人，認為他們就是反科學，顯然也是不合適的，因為這一部分人實際上只是依據(jù)他們已有的科學認知參與爭論而已。

韋克菲爾德疫苗和自閉癥研究也是如此，這項研究也遭遇撤稿，韋克菲爾德的行醫(yī)執(zhí)照被吊銷。傾向相信這一研究結(jié)論的人提出了疑問：這個研究怎么會通過評審并在頂級期刊上發(fā)表？又怎么會因公眾憤怒而撤回？如果，我們再次把原因簡單歸結(jié)為科學否認主義，那么我們并沒有真正理解這個問題。

新冠疫情期間，這類問題同樣困擾著我們。大量研究被撤回，科學界很短時間就證明自己出了錯。其實探究科學新知時，這一現(xiàn)象時常發(fā)生。但保守的評論家常抓住這點不放，他們持有這樣的論調(diào)：下次被告知你們要相信科學時，被告知某項研究結(jié)論時，一定要小心，因為反轉(zhuǎn)是常有的事，那些基于這些科學研究的建議是不確定的甚至是錯誤的。

我想指出的是，“公眾病癥”這種假設有時是有缺陷且危險的。當然，這種假設是當下許多科學傳播研究工作的基礎(chǔ)，我們也希望通過博物館來解決民眾知識缺乏的問題。這個假設基于這樣一個前提，即科學傳播研究人員認為民眾知之甚少，對科學了解不夠，對科學文化及科學發(fā)展進程了解太少。如果能彌補民眾知識的不足，理論上來說，公眾就會和科學界保持一致。

我認為這種做法不會真正發(fā)揮作用，因為根本問題不在于知識缺失，而在于信任缺失。民眾只有更信任科學家，才能更信任科學研究。然而，我們最終只是把問題定性為“知識缺乏”，顯然我們并“沒講好故事”。如果科學家能像科學傳播實踐者那樣，把故事講好，這會吸引更多的人信任科學家。

不過，疫情期間，即使科學家科普得非常好，仍然遇到各種誤讀甚至造謠，這里面根本的原因不在于公眾不懂，而在于他們信錯了內(nèi)容。如果我們能及時糾正，公眾仍可以回心轉(zhuǎn)意，重拾對科學的信任。

以上種種說法，可能與當前社會科學的主流觀點相左。

給大家展示一個十幾年前的研究。我們通過一個關(guān)于科學和干細胞知識的測驗了解人們的知識儲備，并調(diào)研人們是否支持干細胞研究。通過多變量模型分析，我們控制了一些影響因素，包括人口分布、對科學的興趣等。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，那些宗教信仰程度較低的人，掌握的知識與其對科學的態(tài)度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即他們了解的科學知識越多越支持科學發(fā)展，甚至愿意投資相關(guān)內(nèi)容來推動技術(shù)發(fā)展。另一方面，宗教信仰程度變高，支持度反而下降。我們發(fā)現(xiàn)，即使進一步給這個群體傳播相關(guān)科學知識，這個人群支持科學發(fā)展的意愿也不會提升。這提示他們對科學的態(tài)度主要不是因為科學知識儲備不足，而是與價值觀相關(guān)的因素決定了他們的立場。這其實也是我的第二個觀點，而且我認為這個因素十分重要。

“動機性推理” 現(xiàn)象

大家多少了解過“動機性推理”理論。這個概念涉及的不只是某些人或某些群體，所有人其實都可能受其影響。當人們權(quán)衡一組事實時，往往更傾向選擇和相信其中符合其信念、宗教信仰、意識形態(tài)等看待世界方式的事實，這就是所謂的“證實偏差”。這一現(xiàn)象會導致什么呢？當面對科學新知，人們會把它先融入已有的認知體系，此時，每個人構(gòu)建的認知體系就成為新信息的過濾器。這意味著，面對有用信息時，人們不是去改變自己的觀點，而是轉(zhuǎn)化這些信息融入自己的認知，最后演變成捍衛(wèi)自己的政治立場。疫情期間，這可以解釋為什么美國在采取疫情防護措施（戴口罩和打疫苗等）時遭遇巨大阻力。這一過程一定程度又受美國前任總統(tǒng)特朗普秉持的政治立場的左右。

當同樣的科學事實擺在不同的人面前，結(jié)果是大相徑庭的。新冠疫情暴發(fā)初期，美國局面非常糟糕。美國進行了一項全美調(diào)查，旨在調(diào)查民眾是否信任追蹤新冠病毒的政府機構(gòu)——美國疾控中心（CDC）——是否相信CDC公布的死亡人數(shù)。調(diào)查結(jié)果中，2/3的民主黨人認為，這些數(shù)字并沒有現(xiàn)實中那么高。換言之，他們認為真正的死亡人數(shù)比政府公布的要高得多。為什么？因為他們不喜歡特朗普政府，認為是特朗普政府在搞鬼。民主黨人用他們對世界的認識重新解釋了事實。受訪的共和黨人中的2/5持相反意見——公布的死亡人數(shù)比實際的高——因為他們喜歡特朗普，認為他政績斐然。顯然，這些調(diào)研結(jié)果是無法反映事實的。結(jié)果是，美國兩黨都不相信官方公布的數(shù)字，這其中的緣由就在于“動機性推理”。

以上事件和過程變得復雜還涉及一個因素，即缺乏信任。

重建信任

面對上文討論的事件，我認為我們需要重建信任，進而縮小人們的認知與事實的鴻溝。未來，人們會從他們的黨派立場中走出來，在可取信的最佳科學方面達成共識。但首先要認識到，政策制定不止于科學，也就是說，科學可以為制定政策提供信息，但不能決定什么是可行的或者什么可能會被民眾接受。以新冠實施的措施為例。新加坡、中國和美國三個國家的社會規(guī)范不同，公眾意愿接納的防疫措施也是不一樣的，因而采取的措施離不開各個國家的政治現(xiàn)實。其次，我認為對所有國家而言都很重要的方面：信任達到理想的水平。但同時，我們也認識到，信任這件事在科學界不是那么明確，至少不如我們所期望的那樣確切。我們分析發(fā)現(xiàn)，信任度和民主存在負相關(guān)關(guān)系，當信任度降到很低的水平時，我認為我們實際上是在討論民主社會層面的問題了。

但同時，我們也應該意識到，我們身處不斷突破人類認知界限的人工智能時代、基因編輯技術(shù)大發(fā)展時代，我們不應該盲目相信科學，我們應該合理地質(zhì)疑科學進入或推進的某些領(lǐng)域，并開展更廣泛的社會討論，以商議我們是否要繼續(xù)推進。

實際上，我們也不希望民眾百分百信任科學。在此，我們應該致力于回答這樣一個開放性問題：我們當下的情況如何？我們希望達到怎樣的信任水平才能真正推動科學事業(yè)的發(fā)展？同時我們還須為社會辯論留出空間，比如如何應對新冠疫情？人工智能、大腦器官、神經(jīng)器官等技術(shù)應該發(fā)展到什么程度？我認為我們還沒準備好回答這些問題。

本文作者迪特里姆 · 舍費爾（Dietram Scheufele）是泰勒-巴斯科姆（Taylor-Bascom）科技傳播主席，威斯康星大學麥迪遜分校和莫格里奇研究所維拉斯杰出成就教授，賓夕法尼亞大學安納伯格公共政策中心杰出研究員，主要研究新興科技產(chǎn)生的社會影響，包括信息誤傳、媒體效應、科學傳播、政治傳播和科技政策等領(lǐng)域。他獨著或合著有200多篇專業(yè)論文和專著，研究成果在全球引用廣泛。