智趣科学联合创始人、《知识分子》主编、美国国家科学院院士、普林斯顿大学谢宇教授认为——成为科学家最重要的不是聪明，而是要“好奇、喜欢和坚持。”

名人分享

我是一个社会学家，有幸能够在职业追求中坚持自己的兴趣。我77年考上大学，83年到美国，后来就开始做社会科学。我的兴趣很广，研究领域包括社会学方法、社会分层、人口社会学、家庭社会学等等。我的研究领域之一是科学社会学，科学社会学是一个很大的学科，大概有70年的历史。

在这70年的历史当中，科学社会学做了什么样的研究？它给我们带来了什么样的启示？

成为科学家是怎样一种体验？

虽然科学家的贡献很大，但是他毕竟是人，有人所有的素质：要吃、要穿、要承受经济方面的压力。很多科学家有自己的家庭，有工作、有烦恼、有自己的喜恶、有性格，也会有需要争名逐利的时候，会有嫉妒的心理。但是和普通人相比，他们有更高的眼光，去完成很多别人做不到、想不到、看不到的事。

我们要了解科学家，要先认同“科学家是人”这个基本假设。

既然是人，他就有动机、理想和追求，他的追求是什么？他想问题的方式是什么？他与一般人不同的特征在哪儿？

很多人认为科学家的特征是聪明，他们的确蛮聪明的，但是没有我们认为的那么聪明。聪明，对于成为科学家而言，不是必要因素，甚至不是充分因素。

仅凭聪明不能让一个人成为科学家。当你了解科学家以后你会发现，有些科学家不但不聪明还有点傻，“傻乎乎的”。

傻乎乎的科学家的确存在，“傻”甚至可能是他成功的原因，所以不能以聪明不聪明来判断一个人是否具备科学家的素质，和他潜在的能力。

那么，成为科学家的关键因素，不是聪明是什么？

当你了解以美国为代表的西方文化以后，你会明白中国文化是非常优秀的。在这里我要提到孔子。

孔子强调：读书是后天的付出，任何人都可以通过努力读书成为一个智者。

也就是说，不管你家庭出身如何、不管你生下来是聪明或是愚钝，只要你很想做这个事情，比如你很想做科学家，你就有可能做科学家。因为通往科学家的路，对每一个人都是开放且畅通的。

最近的研究发现，很多人也认同这个观点：聪明不聪明叫认知能力，认知能力不是决定性因素，和认知能力相比，更重要的是非认知能力。

哪些非认知能力可以让他成为科学家？

我认为有三点是成为科学家必备的非认知能力：

一、好奇

好奇非常重要，总是问为什么这样，不仅问，还不满足于别人给你的现有的“标准答案”。

为什么是A你说是B？为什么是B你说是C？为什么是C你说是D？打破沙锅问到底，不满足于别人给你的回答，也不盲目听信权威。

科学家的精神就是批评、就是怀疑，没有怀疑、没有批评就没有科学。对人的培养应当是个性化的培养，科学家的出发点是以个人理念或想法来挑战一个整体：很多人的答案我不相信它是对的，我要在大家接受的知识体系上面添砖加瓦，改变一下。

知识体系是全人类共享的，很庞大、很繁杂，边边角角难免有所欠缺，科学家在体系周围找出新的知识点、做出新的贡献，甚至是革命性的改变。

不怀疑、不提出挑战，就不可能在现有的知识体系外加上你的东西，这是属于你的内容，是别人没有做过的内容，是属于你个人而不是集体的，是别人未曾涉猎的内容。

科学是最终以个人身份对科学体系进行修改和贡献的。所以要做科学研究，第一个必需的特征就是好奇，不满足现存答案，拼命地问、拼命地挑战。

二、喜欢

有些科学家“傻傻的”，外面吵吵闹闹他也不管不问，很多人都去挣钱他也不想着要去挣钱。

为什么牛顿与达尔文愿意无偿的做科学研究？

虽然有教会和家族付钱，但是他们自身对科学事业的关注是大过金钱的，他们做科学完全是为了追求兴趣、享受兴趣。

在学术界有重大贡献的科学家，他们对科学研究的热情是在物质与他人评价之外的，是内在的喜欢驱动的，这个特征非常重要。

三、坚持

不仅仅是科学家需要，创业也需要，体育也需要，政治也需要，任何行业的成功人士都需要。

每件事情的成功都是不容易的，你要做好就很不容易。科学家必须忍受辛苦和孤独，才能达成巨大的成就。

什么人能成功？什么人不能成功？为什么成功者能够克服困难？在最孤独、最困难、最绝望的时候还能坚持下去？

就是我前面讲的两点，因为他好奇、有兴趣，因为好奇与兴趣的驱使让他能够专注、坚持下去，这三者是分不开的。

三个能力从何而来？

这些能力不是天生的，孔子说过智者不是天生的，是后天的，是社会环境影响的。

知识分子7月30日和科学队长隆重上线的“科学家给小学生讲科学”，是科学队长教育品牌在小学科学教育的一个创举。

首期由北京大学的刘颖老师讲生命科学，将来会有更多的科学家参与这项科学教育的普及事业。这些科学家为什么要做这件事？

这是我的体会。

首先，大学老师给你讲述的科学知识是一个载体，是一种形式，通过这样的形式，能够激发小孩对现象的好奇心。

第二，你要喜欢学术和科学的内容，要喜欢这件事情，对它产生浓烈的兴趣。

第三，你会看到科学家也是平凡的人，他们也有很多困难要去克服。有的做半年、三年做不出成果来。你会看到，做科学研究没有什么了不起的事情，你会了解科学家是怎么克服困难的。

这些内容和素质在书本上都看不到，当你直接听到北京大学的刘颖老师和其他的科学家讲述这样的科学的时候，你就能理解他们如何产生好奇，如何产生兴趣，如何坚持。这样的内容能够培养小朋友这方面的素质，使他们更好地理解科学。

为什么小学老师、中学老师通过专业培训也能教的知识，必须让大学老师来教？

因为中小学老师不做研究，他很难传递做研究的过程，很难表现科学研究的精神以及科学家的特质。

科学家是在前沿做研究的，他们在传递知识的过程中，可以让孩子知道，他们为什么做研究？他们怎么做研究？他们遇到困难以后怎么办？

这种科学家和学生之间最直接的信息交流，是中学和小学老师甚至普通大学的老师都没法传递的，这也是我认为科学家给小学生讲科学的价值所在，教授的重点不在知识内容，而是在于传递做科学家的素质。

谢谢大家！

名人介绍

►谢宇，国际学术界著名的华人社会学家，是北京大学“千人计划”讲座教授和社会研究中心主任、普林斯顿大学社会学和国际研究Bert G. Kerstetter '66大学教授。美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、台湾“中央研究院”院士。研究领域涉及社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有《分类数据分析的统计方法》《回归分析》《科学界的女性》《美国的科学在衰退吗？》《社会学方法与定量研究》《婚姻与同居》等。

若干年前，就社会科学的定量研究趋势、国内对定量研究的误解、定量研究在公共讨论中的作用等问题，上海社会科学院城市与人口发展研究所助理研究员杨晓萍，在上海大学主办的“社会学与人口学研讨会”会场对谢宇教授进行了专访。

谢宇教授是社会科学界公认的一位领军人物。他任职于美国密歇根大学社会学系，1996年获正教授职位，2007年被授予“Otis Dudley Duncan杰出大学讲座教授”—这是密歇根大学授予教师的最高荣誉。他同时还是该校统计系和公共政策学院教授、社会研究所的调查研究中心和人口研究中心的研究教授。他于2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。美国国家科学院中社会科学家极少，他是社会政治组中最年轻的院士，也是社会科学部（包括经济、心理、人类和社会）唯一的亚裔院士。2009年谢宇教授开始在北京大学担任“长江学者”讲座教授。他同时还是香港科技大学、中国人民大学、上海大学、香港中文大学的荣誉教授。

谢宇教授的主要研究领域包括社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。他在推动定量研究方法的发展上做出了重大的学术贡献，发展出一系列分析分类变量的新方法，尤其是他的对数乘积分层效应模式（又称“unidiff”模式）已成为比较研究中（包括跨国家和跨时间比较）分析离散结果最为标准的统计方法。他与Daniel Powers合著的《分类数据分析的统计方法》一书对各种分类变量统计方法进行了深入、完整而系统性的探讨，在欧美被列为研究生学习高级统计学的必读教材，他所著的《回归分析》、《社会学方法与定量研究》也是国内实证研究者的重要统计学参考书目。除推动定量研究方法发展外，谢宇教授在社会分层、家庭、人口学等领域也取得了重大的学术成就。

著作有：《科学界的女性》、《婚姻与同居》、《美国的科学正在衰退吗？》、《社会学方法与定量研究》（中文）、《分类数据分析的统计方法》等。

答疑

01中国的社会科学研究需要比较好的调查数据作为支撑

Q1：国内“中国家庭追踪调查”数据为基础的，类似的调查数据在国内越来越多，这些调查数据对社会科学研究有着怎样的意义呢？

首先，社会需要了解中国变化的真实情况，这些调查数据可以满足这一需要。比如说，大家对中国社会存在的不平等问题很感兴趣，中国民众对房价的增长很感兴趣。中国社会的不平等程度到底怎样？不平等程度未来会怎样？当前中国的房价增长有多快？不同地区的房价有什么差别？人们平均有多少套住房？不同收入的人对房价的承受能力有多大差别？这些问题大家都很关心，但却不知道从哪里可以得到客观、准确的答案。而这些调查数据可以满足民众想了解这些问题的需要。

其次，这样的调查数据也满足了中国社会科学走向世界的需要。因为社会科学要走向世界，就要用比较严格的方法，需要有很好的数据。“中国家庭追踪调查”数据和其他数据满足了这一要求。另外，也能满足政策制定的要求，因为政策制定需要比较科学的数据作为依据。政府的数据，如统计局的数据是很重要的一个依据，但是这只是一部分数据，而且可能跟我们的调查数据是不一样的。我们的调查数据能够提供更中立、更全方位的关于中国社会的信息。我想，这些对社会现象比较深入的、长期跟踪的全方位信息的提供，最终也会对政策制定有好的帮助。

Q2：从2004年起，您在中国积极推动社会科学定量研究的发展，包括培养研究人才和建立数据库，当时是出于怎样的初衷？

中国社会的变化很大，从以前比较贫困的国家发展成为一个中等收入的国家，并且自然科学、技术、艺术、电影、文学等各方面都在发展。我认为中国的社会科学也应该发展。因为中国是一个很有文化传统的国家，而且社会变化非常快，比如说工业化、城市化、教育的扩张、收入水平的差距、婚姻行为的变化等，这些社会现象都需要用现代社会科学方法加以较好的研究。而这些研究以前缺乏比较好的数据。

为了使中国的社会科学研究能够与国际上的中国研究对话，达到国际上社会科学的标准，我从2004年开始，一是在北京大学开设定量研究方法班，把国外的专家引入中国，用英文讲学；二是在北京大学建立“中国家庭追踪调查”（CFPS）项目，而且，也参与其他的调查项目，比如说中国人民大学的“中国综合社会调查”(CGSS),复旦大学的“长三角地区社会变迁调查”（FYRST），还有中山大学的“中国劳动力动态调查”（CLDS），等等。我觉得有了很好的调查和第一手的数据，以前研究中缺乏数据或者没有很好的数据的状况就能够改变；而且这些数据要公开，让不同的学者，特别是年轻人可以共享，可以对以前作的一些结论提出不同的看法，并在国外的杂志发表研究成果。

02定量研究最重要的是如何提出问题而不是数据和统计方法

Q3：目前，中国的定量研究还处于起步阶段，往往存在着一些误解。比如，很多人认为定量研究就是对一堆数据进行分析，或者就是用统计方法建立模型。您如何看待这些误解？

我觉得目前对定量研究确实存在着很多误解，很多人把定量误认为就是数据，或者就是统计。可以这样打个比喻：数据是原始材料，可以派不同的作用；统计是一种技术，是运用材料的手段。材料和手段都重要，但是假如说你不知道要做什么，那么就会什么也做不成。比如，研究贫困问题，有很多可以测量贫困的数据，包括官方和各类调查得到的家庭收入数据；也有很多统计方法、模型和测量标准。但是如果不知道用这些数据和统计方法去研究怎样的问题，那也还是做不成定量研究的。所以定量研究最重要的是理念，即怎么看一个问题，看问题的哪个方面，然后怎么验证自己的看法。它是一个全面的过程，不只是数据，也不只是统计，而是运用统计来研究数据，来回答我们想要了解的问题。数据、统计方法、理念，三者缺一不可，其中，理念是最重要的。有些人的研究有数据，有统计方法，但不知道研究什么样的问题，这就不是很好的定量研究。

另外，对于定量研究和定性研究的关系，国内也有误解。我认为，定量研究和定性研究并不是互补、并行的关系。定性研究是为真正的比较科学的定量研究做铺垫准备的，没有很好的定量研究，一些定性的看法或提法是不能得到验证的。也就是说，定性研究本身很难验证什么东西，它可能给出一些启发，是一个基础；在一定程度上讲，定性研究是一个做准备工作的研究阶段，而不是真正严谨的研究方式。

比如贫困问题，有一个普遍的看法认为贫困是自我生产的,也是长期的。然而，美国“收入动态追踪调查”（PSID）的数据研究发现，在美国，并不是所有贫困人口或家庭长期贫困、依赖社会福利。即使当贫困人口在总人口中的比例没有下降的时候，构成贫困群体的具体贫困个人和家庭也在不断变化。“中国家庭追踪调查”（CFPS）2010-2012年的追踪数据对中国的家庭也有同样的发现——70%的贫困家庭在两年间实现了脱贫。这是一个通过定量研究验证定性假设的很好的例子。

03定量研究呈现了跨学科、多方位的电子数据采集和国际化发展趋势

Q4：国外社会科学界对于定量方法的应用已经相当普遍，而且定量方法似乎已经成为跨学科研究的重要媒介，可以将脑科学、行为科学、经济学、社会学、政治学、心理学等理论容纳到对一个问题的研究中。这是定量研究的一个趋势吗？定量研究还有哪些发展趋势？

的确，社会科学本来就是一个大的领域，我们由于种种原因把它划分为不同的领域，比如经济学、社会学、政治学、心理学、教育学等。实际上，我们的研究应该是跨学科的。这有几个原因，一是，研究方法是通用的。方法不能分为这个学科或者那个学科的方法，方法只有适用不适用、科学不科学的问题。没有哪个学科能垄断一个方法或一种数据。二是，一个社会现象本身涵盖的内容就很多，比如社会地位就涉及到经济学，因为对社会地位最直接的一个衡量标准是收入水平；它涉及到社会学，社会地位的获得与家庭背景紧密相关，而家庭作为一种社会结构，是社会学所关注和研究的一个重要领域；它也涉及到教育学，因为社会地位的流动很大程度上通过教育来实现。

此外，它还跟社会心理、政治、法律、公民健康等有关，因此涉及到心理学、政治学、法学、医学等学科。所以每一个研究问题涉及到的领域很多，人不能画地为牢，而是要看所研究的问题把你带到哪里。所以，定量研究不是数据导向，不是方法导向，也不是学科导向，我比较提倡的是问题导向。提出一个问题，最终目的是要回答这个问题。只要可以解答这个问题，任何数据、方法、理论、知识都可以用，而不分领域或学科。

除了跨学科研究的趋势，定量研究还有一些其他的发展趋势，比如多方位电子化数据采集的趋势。随着信息化的发展，很多信息比如医疗情况、学习情况、手机使用情况、交通卡使用情况，都被电子化了，我们可以多方位地采集电子化数据，并运用到定量研究中。还有国际化的趋势。以前定量研究主要在美国，现在不光在美国，从欧洲到亚洲，从非洲到拉丁美洲，几乎所有地方都有定量研究，定量研究正在国际化。

Q5：您刚才讲到多方位电子化数据采集的趋势，“大数据”（Big Data）在当下的网络时代成为一个热门词汇。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）和肯尼思·库克耶（Kenneth Cukier）著有的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）也成为《纽约时报》的年度畅销书。他们认为随着信息化程度的提升，我们可以不用抽取样本而得到总体数据。您认为“大数据”会替代抽样数据吗？

中国的社会科学研究大数据的产生是一个社会现象，它会为我们提供更多的数据。我们以后做研究会不可避免地用到这些数据。但是大数据也是有缺陷的，所以也不要迷信，认为有了大数据，其他数据都不要了，这也是错误的想法。现在有了大数据，只是多了一种工具、一个手段，由于它存在一些问题，如数据的深度问题、覆盖率问题、样本选择问题、准确性的问题等，所以大数据本身不可能替代其他数据。当然，它还是弥补了很多以前数据的缺陷，这会是一个弥补性而不是取代性的变化。

04学者们参与公共讨论要有依据、负责任，不能超过研究专长

Q6：定量研究在公共争论中也能起到正本清源的作用。中国当下的一些公共话语比较混乱，而一些学者加入之后，往往加剧了这种混乱。如果要做出比较好的研究，对于公共争论起到实质性的贡献,应跨过哪些差距？

我觉得这是中国学术界的一个很大的问题，不是所有参与公共讨论的学者都是负责任的。社会需要一些学者对社会现象作一些评价和讨论，但是国内一些学者，当然不是全部，在公共场合做的一些讨论，我觉得是缺少依据的。因为他们对讨论的问题还没有做过很严谨的研究，或者其观点只是得到部分验证，还没有得到其他人的认可。我觉得这种情况很不好，特别是对年轻人，他们会觉得只要有名望有地位，就可以对任何事情作出一些并没有依据的评论。而有些评论在我看来只是一种观点，比如房价会跌多少涨多少；GDP应该增多少涨多少，等等。严谨的学者也可能作出这样的结论，但是，在作出这样的结论之前，他会做大量的工作。他有很多的假设，没有假设是不可能作出这些结论的，但是这些假设大家是可以讨论的，比如说,这些假设对不对，为什么做这样的假设，是不是有可能导致推测、结论出现问题。

不把这些东西讲清，别人会以为你讲的就是真理性的、必然会发生的事情,也不可能对你提出批评。所以，公共讨论是可以的，但一定要对问题做了研究，一定要有严谨的研究步骤，而且经得起时间的检验和别人的批评。所以对学者参与公共讨论就有几个要求：第一，一定要有依据，要把结论的来源和依据讲清，要有依据，要有交代，不是以名望和地位来作为支撑，而是要以研究作为支撑；第二，参与公共讨论的学者，应该只是参与讨论他专长的做过研究的领域。没有做过研究就没有发言权，讨论的问题不能越过他的专长。（1390期 第5版）

 

本文来源于访美国国家科学院院士、密歇根大学谢宇教授的讲话原文。