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圈圈坐的椅子从芝加哥传起,由演化生物学家龙漫远、语言学家端木三、生物学家马原野,如今又空运回美国。

谢宇:密歇根大学社会研究所(ISR)调查研究中心和人口研究中心研究员、调查研究中心量化方法组主任、统计学系教授、中国研究中心教授;北京大学社会学系客座教授。

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记者自述:

自打邀请到了谢宇老师,心里便开始忐忑不安:文科的学者说话会用怎样匪夷所思的术语?大名鼎鼎的UM ISR学院教授,美国科学院院士能有多威严?一个在中国度过23年,却在美国做了近30年研究的学者,我究竟该同他说英语还是中文呢?

感恩节过后的周末下午,我满心以为谢宇老师不会工作,于是悠哉地旅游到了外乡,还在停车场,手机铃声大作,区号显示竟来自谢宇老师所在的安娜堡。我试探地:“Hello?”一个平静铿锵的声音传出来:“你好,我是谢宇。你现在方便说话么?”“谢宇老师!我现在可以。”“这是我的手机,所以如果中间因为什么事情打断了,你还可以找到我。”听到这里,我悬着的心终于放下来。

谢宇老师真忙。访谈虽在周末,交谈仍不时被其他来电和约会打断。即使这样,不管是多么小白的问题,他也都充满耐心、稳健地回答。倒是我屡次辞不达意,甚至飙出英语……

桔:您本科学的理工科,出国一下转成社会科学,这转变够大的,是具体对什么课题发生了兴趣么?

谢:我是文革后1977年第一届大学生,那时受到很强的来自社会的影响,告诉我们对于中国的问题,唯一解决出路就是先进的科学技术,中国社会其他方面都很完美,我们有很优秀的人才,很好的政治体制和社会文化……受到这种影响,一大批学生就都学了理工科。我学的是冶金,不过上到大二的时候就开始产生质疑,觉得那样的说法是一种误导:中国需要的不仅是技术,还有思想。我想要先了解西方思想是什么样的,就学了科学史,然后才转到社会学。

桔:那您更觉得学习社会学是一种责任,不只是兴趣?

谢:当时我认为我们对西方思想不了解,是不健康的。今天想想,做这种转变还是自己对社会学本身感兴趣吧。

桔:我自己一直是理科,逐渐才接触了一些文科生,觉得我们的观念有时候相当不同。您这样的学科背景有没有给您研究社会学带来了不一样的观察视角?您觉得这是一种优势,还是会造成什么困难?

谢: 好处肯定是有,我向来认为知识本来就是多种多样的,文科的内容,用科学来做,是一种手段,可以把它做得比较严谨。我们应该能够容忍存在不同的思维方式,不能把这个分界理解得很死,应该灵活一些。 中国的科学教育存在些问题,它使用同样的标准,问题往往都有答案,学习的目的是找到一个确凿的答案,这样有好处,但也有缺点:因为实际上,世界上绝大多数的问题都是没有答案的。但要知道,并不是没有答案的问题就不能问。不能因为找不到答案而受到束缚。

桔:我之前预习了一下您的研究,发现用到许多model,统计学方法。这是您在自己的领域比较独特和有优势的地方么?

谢:社会学虽然研究的是社会问题,但是可以用许多方法来研究,定量也是一种手段,在西方是很有历史的,不是我首创。为什么要量化呢?因为这使不同的研究者在研究同一问题时,可以以一个共同的标准来讨论,不会被主观性所影响。我的观点是,社会现象的变异性很大,这是社会最重要的一个特征,也就是说,研究一个家庭,一种现象是有局限的。我们当然可以得到许多关于社会的具体知识,但是你如果要拿它来说明一个社会问题,就必须找到普遍性,所以要抽样调查,来获得数据,这是第一步,然后利用统计手段进行数据分析。这就是社会学定量分析的意义。

桔:您说定量分析在西方很有历史,在中国的情况如何呢?他们也用这么多统计么?

谢:没有,这是中国薄弱的地方,可以说几乎没有用到。我们现在的一个很重要的工作就是帮助中国建立起量化方法,我在北大开暑假班, 你可以去www.umich.cn这个网站看看。我也在北大带博士生,并帮助北大建立了社会科学调查中心。中国另一个弱项是数据共享,就是如何能看到收集的数据和统计结果,现在还缺乏一个好的系统来让大家利用。

桔:听您的意思,定量是社会学的发展趋势?

谢:在中国,是的,因为在中国刚刚起步,正从完全主观地“描述”问题逐渐变为定量研究。中国对定量的需求很大,因为中国有许多独特的社会问题,比如不平等、移民、教育、养老、退休返聘、医疗保险对医疗系统的作用、大学费用对家庭的负担、留学对回国找工作的帮助等等,未来的十年十五年,我相信定量研究在中国前景很好。在美国,定量有50年的历史,相当成熟了,所以谈不上趋势,而是进入了批判和完善的阶段。

桔:您在国内、在北大主要做的是什么样的工作呢?

谢:中国要全面开始量化,首先是数据的收集,然后保证数据能够共享。像我刚才告诉你的,定量有两个方面,一是数据收集,另一个是分析。北大的数据收集要开始了,人大也在进行,还有复旦、清华也要开始……

桔:收集关于什么东西的数据?

谢:是全面的数据。因为目的并不是为了某个问题,所以收集数据的时候只能猜测,未来的研究人员将需要用到什么,什么方面的数据可能最有利用价值,然后尽量收集得全面。比如北大做的是跟踪性的,对一个家庭每一个人,从小孩的教育、家庭收入、心理状况、迁移情况,都要纪录。

桔:那和人口普查一样?

谢:对,有点像,但是人口普查是收集每个人的数据。社会学的数据与之相比,变量更多(就是说收集得更细致),但是不追求那么大的覆盖率。

桔:覆盖多少人,要做多久呢?

谢:北大这个是5万人,涵盖城市、农村,除了边远的西藏和新疆之外,覆盖全国各地。这个项目的准备工作已经做了5年,明年正式启动。要做多久?我也不知道,呵呵,要一直收集下去, 50年、100年,甚至150年 。

桔:我来具体问几个您研究的问题吧。当时去和您套瓷时看您一篇文章,印象很深。做的是在城市中,女孩和男孩结婚后,谁给父母家里钱多……由于社会分工,我以为男孩长大后应该承担更多赡养父母的责任 ,结果却显示总体来说女孩给家里钱多。您的调查是在哪里开展的?这个现象反映了什么样的社会问题呢?

谢:我们的统计是在上海、武汉和西安这几个大城市进行的,一共统计了近2000人。可以笼统地说反映了改革开放之后中国城市的变化。从前,给父母钱是很实际的行为,代表一种经济性的要求,在传统观念里,男孩当然应该比女孩承担更多这方面的责任。但是随着中国城市的变化,比如退休后有了退休金,许多人退休后不用指望子女给生活费了,甚至相当子女不是给父母钱,而是从父母那里拿钱;加上实施了计划生育,家里都是独生子女,因而靠男孩子养家的习惯也发生了变化。所以给父母钱逐渐变得不是为了帮助他们养老,而成了一种社会性行为——小孩儿给父母经济回报成了象征性的。从而使得这种行为成了一种社会交流,也就是说反映出女孩和父母的关系更亲近。

桔:恩,我还没给家里钱……不过我已经经济独立了!最后问一个松鼠会遇到的问题。实际上我现在在travel,路上只带出来一本书,就是您和Shauman写的《Woman in Science》,我试图从中找到我们最近讨论的一个问题的答案:松鼠会这个圈圈坐,是自由选择下一位被采访者,可是有一天我们发现,怎么做访谈的成了一水儿的男性呢?我们的问题似乎应该说是,学理科这么多女生,为什么做到了科学家和工程师全剩男的了,女生们是什么时候出局的?

谢:你们要找女科学家么?我就可以给你推荐一位啊。

桔:啊,那太好了。

谢:这也是Stratification的问题(社会产生阶级分化的现象)……

桔:我知道遗传学讲population stratification,意思是不同人群基因型存在系统性的差异,社会学的stratification也是类似的意思?

谢:差不多,Stratification就等于inequality(不均等的现象),社会学利用统计分析来研究什么机制造成了这种不同等。

桔:那在缺少女科学家这个问题上,不少人说是生理和智力区别造成的吧?

谢:生理因素是会影响,但是它们也同社会因素交叉作用,没有这么单纯。对这个问题并没有一个简单的答案,许多因素同时作用,比如心理因素、家庭分工的习惯、夫妻关系、遇到困难之后男女做出选择的不同。

桔:您的研究之前,别人有过其他的猜测和论证么?我看到您书里一开始否定了一个叫做pipeline的理论(直译是“管道模型”)?

谢:Pipeline的模型是说,女科学家少的原因是多数女生没有在上学的时候学好必修课,比如数学这样的理科,因此就不能进入下一步的发展。但我们的数据显示女学生在学校里和男生学的东西是一样的,除了数学特别优秀的学生,基本上女生的成绩和男生没有特别大的差别。女性往往是后来主动放弃而不是被逼放弃。在那些可上可下的情况下,男女做出的选择往往不同,比如遇到困难,男女对于工作和家庭的取舍就不同。

桔:这是社会传统造成的吧。

谢:恩。男女价值观不同。对于男性来说,经济地位更重要,他们受到更大的社会压力,各方面要高人一等。所以面对选择,男女会受不同动机的驱使。还有家庭鼓励,一个女孩遇到难处,家里会说,就算了吧,但是却对男性充满期望。另外一个重要的因素是生育——男性很多年都可以生育,生育和其他选择不容易发生冲突;可是女性只有几年,所以她们面临的竞争比较严峻,要做出的取舍就比较紧迫。总之原因太多了,并没有一个简单的结论。

桔:其实我也为这个问题奇怪过,我就想,也许是因为女生倾向选择理科里比较描述性的学科,就是生物,结果偏偏选了一门筛人很严酷的学科。我们实验室老板和学生比例一般都是1:10,人家物理有的1:1。这样我们将来要成为教授,就自然要被淘汰好多人了。

谢:呵呵……

桔:(汗,我说的肯定特别不着调……)关于这个问题,以前的统计研究,主要不足在哪里?

谢:你做科学也知道,研究要从小问题入手,问题问得越窄,就越容易做,要想做全面,难度就变得很大,所以以前的很多研究都没有考虑太多因素,或者没有收集太多数据。不仅如此,有的理论还不用证据说话,单凭主观判断。比如,女权人士将这个现象归结为女性歧视。但是我们并未看到能够支持这种说法的数据,因为如果真是对女性的歧视导致的,那么我们可以想象未婚女性和已婚女性都应该受到歧视。实际上我们的数据表明,未婚的女性和男性没有显著区别,是结婚、有了孩子,对女性影响最大。这就说明带有政治倾向、口号式的主观判断,往往不可信,我们主张用数据说话。

桔:您写成这本书的过程中最大难度是什么呢?

谢:主要就是数据难找。社会学研究,有的时候需要做数据收集和分析两件事。有的时候自己不收集数据,只分析。我们这个研究是后者,而人家收集数据并不是为了你的课题而设计的,只是猜测未来什么数据会有用。所以我们要用大量的数据综合出有用的。

桔:恩,所以数据收集好了,真的不知道将来会有多少人从中受益。

谢:对。

桔:好。我的问题大约就这么多了,我学到了不少东西。有问题再请教您吧。

谢:可以。那祝你们工作顺利。

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6 Responses to “科学圈圈坐之四-谢宇”

  1. Annie说道:

    今年的圈圈坐都是大牛呀......

  2. subey说道:

    这圈圈越坐越大~~
    呵呵

  3. perry说道:

    这篇“圈圈坐”似乎太短了。采访得不大透彻。
    似乎小帮主的家庭作业没有做好欧?

  4. 兰心宝宝说道:

    恩,蛮好看的。

  5. 桔右京说道:

    采访社会学的学者,可以先和社会学的同学多聊聊嘛
    不然很难形成有效互动