科學(xué)知識的交流網(wǎng)絡(luò)模型 ——一種社會認識論方法的探索

[摘 要] 在研究方法上，科學(xué)普及通常被理解為一個信息的傳播學(xué)意義上的事件或者科學(xué)家與公眾之間的社會學(xué)意義上的關(guān)系。將之理解為一個知識傳遞和交流過程，從而進行認識論層面的研究較少。本文引入形式社會認識論中的知識交流網(wǎng)絡(luò)模型，將它應(yīng)用到科學(xué)家-公眾-傳播者三方的知識交流過程中，公眾從傳播者和科學(xué)家那里分別得到不同的證據(jù)并更新自己的信念。這個模型能夠為一些傳播學(xué)的問題提供認識論層面的解決方案。

1 導(dǎo)論

科學(xué)普及本質(zhì)上是一種知識傳遞和共享的認知過程。在以往大部分研究中，知識傳遞的對象總是被不自覺地當(dāng)作個體的認識論主體。受眾身份不同，教育背景、偏好渠道和接受程度也會有不同。這其中缺乏從認識論層面對于科學(xué)普及過程中個人與社群的關(guān)系、個人與各種信息來源之間的關(guān)系的討論。

科學(xué)普及研究中對象社會關(guān)系屬性的缺位與認識論的研究傳統(tǒng)直接相關(guān)。傳統(tǒng)的認識論研究也是集中討論個體的理性人如何面對證據(jù)、如何獲得知識的問題 。在個體模式中，個人根據(jù)相應(yīng)的證據(jù)來確證或否證知識，這是一種理想狀態(tài)和簡化狀態(tài)，然而問題在于，真實的求知場景并不是這樣發(fā)生的，個人總是處在某些社會關(guān)系之中，他們大多時候并不獨自面對這個物理世界來獲得知識，相反，他們總是依賴于身邊各種社會群體來告訴他們知識，也會與周圍群體討論這些知識。他們會根據(jù)不同的社會情境選擇是否相信這些知識，即使相信了也會依據(jù)不同的社會情境來選擇是否按照這些知識來行動。社會認識論的產(chǎn)生就是希望面對真實的情境，更多地關(guān)注到知識獲得、傳遞過程中的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)。社會認識論的“社會”的含義是相對于個人而言，強調(diào)的實際上是一種“集體”認識論，而不是與科學(xué)界相對而言的人類生活社會。下文將引入社會認識論中的一種知識交流網(wǎng)絡(luò)模型，并將這個模型拓展到科學(xué)傳播領(lǐng)域，探索這種形式化模型帶來新的方法論的可能。

2 佐曼的進階Bala--Goyal模型

在傳統(tǒng)的個體認識論中，通常使用貝葉斯模型來刻畫修正個人信念的過程。然而科學(xué)的專業(yè)化程度越來越高，大部分的科學(xué)結(jié)論不太可能通過個人的直接經(jīng)驗證據(jù)來驗證。普通公眾不太可能直接參與科學(xué)研究，不是科學(xué)知識的生產(chǎn)者和確證者，而主要會通過聽取各方不同的聲音，來確定自己相信什么觀點。尤其當(dāng)很多科學(xué)結(jié)論以大尺度的統(tǒng)計概率的方式呈現(xiàn)時，個人更難以憑借局部的個人經(jīng)驗來判斷。

針對這樣的社會網(wǎng)絡(luò)中的知識傳遞，佐曼（Kevin Zollman）將經(jīng)濟學(xué)中的Bala-Goyal模型引入科學(xué)家之間的交流中。原本這一經(jīng)濟學(xué)模型是用于研究家人朋友的意見如何影響到一個人的購買意愿。消費者除了對于產(chǎn)品本身的判斷，還會在購買前與鄰居們討論，然后再做出最終決定。Bala-Goyal模型就是來研究鄰居們的意見究竟如何影響他們的購買意愿的。更為復(fù)雜的情況是在科學(xué)共同體里，科學(xué)家根據(jù)其他科學(xué)實驗室的數(shù)據(jù)來判斷到底哪一種競爭性觀點是對的。

這個模式構(gòu)成了最基本的知識交流模型，歐康娜（Cailin O’Connor） 和韋瑟羅爾（James Owen Weatherall）在佐曼的模型基礎(chǔ)上做了進一步的拓展，加入了不同類型的主體，形成了多主體的進階Bala-Goyal模型。

3 多主體的進階Bala-Goyal模型

多主體進階模型是在科學(xué)家的交流網(wǎng)絡(luò)之外加上了政策制定者和不良宣傳者。此時要做判斷的“賭徒”是政策制定者，而不是科學(xué)家。政策制定者會分別從科學(xué)家群體中的不同派別和不良宣傳者那里得到概率數(shù)據(jù)，修正先驗概率。雖然主體變多了，但計算規(guī)則沒有變化，依然是實驗成功支持本方觀點的概率當(dāng)作新證據(jù)，放在貝葉斯公式中，形成下一輪的概率。經(jīng)過多輪計算之后，政策制定者就能比較明確地做出判斷哪一方觀點更可信。

4 科學(xué)普及的進階Bala-Goyal模型

首先，在歐康娜模型中不良宣傳者是知識的生產(chǎn)者和驗證者，只是最后得出了并不公允的結(jié)論。而適用到科普領(lǐng)域中，流量至上的科學(xué)傳播者們幾乎完全不直接進行科學(xué)實踐。他們只是以自己的理解提供了對事件貌似科學(xué)的解釋，將科學(xué)家們的結(jié)論和信息有取舍地拿來使用，放大或夸張某些部分?？瓷先?，前者是帶有偏見的知識生產(chǎn)（biased produce），后者是選擇性地共享信息（selective sharing），但是在這個模型中，計算關(guān)系層面并不構(gòu)成實質(zhì)區(qū)別。只要出現(xiàn)在交流系統(tǒng)中的是類似的證據(jù)面貌，那么就會產(chǎn)生同樣的置信度變化。由于他們不直接進行科學(xué)實踐就能完成同樣的信息誤導(dǎo)效應(yīng)，這使得誤導(dǎo)成本很低。他們只需要從現(xiàn)有的信息中挑選出自己需要的即可。但是這些博眼球的信息實現(xiàn)的傳播面相對于科學(xué)界更廣，影響的公眾更多。

這些選擇性地報道信息很多時候并不是惡劣地歪曲事實，而只是沒有報道全部事實。從傳播的角度出發(fā)，只有新奇的事件才會成為新聞被報道，例如在新冠肺炎疫情發(fā)展過程中，大量人注射疫苗之后健康地生活，這樣的事件過于平淡，很少能吸引人們注意。但是如果有重要人物注射疫苗之后依然感染了病毒，就足夠吸引眼球。在公眾看來，這是強的失敗證據(jù)，因此在下一輪計算信念中，會調(diào)低自己對疫苗的信任度。這樣的證據(jù)被廣泛、頻繁地呈現(xiàn)在人們面前，將直接降低對于疫苗能夠預(yù)防感染病毒的置信度，從而選擇不注射疫苗。當(dāng)然，報道反面證據(jù)是新聞工作者的天職，也符合科學(xué)的民主屬性，只是它不容易反映科學(xué)事件的整體面貌，從而會影響人們最后的行為決策。

第二，在歐康娜模型中，從不良宣傳者成功地動搖了科學(xué)界的共識中可以得出：即使科學(xué)家們已經(jīng)基本達成共識，得出哪一種對策更為有效，只要流量至上的科學(xué)傳播者一直保持活躍狀態(tài)，廣泛地觸達公眾，選擇性地傳播質(zhì)疑證據(jù)，那么在認識論層面也很難使得公眾完全信服科學(xué)界共識。最典型的是全球變暖，這個觀點在科學(xué)界非常早就達成共識，但是公眾接納的過程極其緩慢。甚至在公眾的印象中，科學(xué)界根本就沒有達成共識。在以往的科普研究中，經(jīng)常將這一現(xiàn)象解釋為公眾的愚昧或非理性，又或者科學(xué)家們沒有運用更有效的方法來傳遞知識。通過模型的置信度變化分析，我們可以看到，只要另一個方向的引導(dǎo)力量一直存在，科學(xué)家們就無法靠自身將共識傳遞給公眾。

第三，模型解釋了極化現(xiàn)象，人們與哪個社群在一起，一定程度上決定了其所持有的觀點。這一方面是由于社群決定了人們所接觸到的證據(jù)類型，從模型中可以看到，與白圓點接觸更多的人更為贊同白圓點代表的立場，與黑圓點接觸更多的人更為贊同黑圓點的立場。這一點解釋了全球疫情中產(chǎn)生的很多極化現(xiàn)象。當(dāng)今大數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的信息繭房效應(yīng)也在助力極化，對立的雙方都認為對方情緒化、不理性，實際上由于他們依賴的信息源截然不同，所以各自面對的證據(jù)也很不同，基于他們各自的證據(jù)，他們所持有的置信度是相對理性的。另一方面，在緊密勾連的社群之中，人們總是會隨著周圍大多數(shù)人的觀點來確定自己的信念。因此，處在什么樣的知識社群中將很大程度地決定觀點、立場，尤其是在突然面對新問題，科學(xué)界還沒有可靠共識的情況下。

5 繼續(xù)延展的可能

上一節(jié)中所展示的科學(xué)傳播模型是一個極為簡化的模型，在它的基礎(chǔ)上可以做不同的變化或增加參數(shù)來探索更多的問題。下面將從幾個主要的傳統(tǒng)科學(xué)傳播問題來討論模型的延展可能。

第一，在不同的語境下，科學(xué)傳播要實現(xiàn)的目的會有所區(qū)別。在新冠肺炎疫情這樣的應(yīng)急科普場景中，更為強調(diào)速度。一方面是科學(xué)家內(nèi)部達成共識的速度，另一方面是科學(xué)家共識傳遞給公眾的速度。

而要使得科學(xué)界的共識迅速地說服公眾，最有效的是改變傳播者們所展示證據(jù)的立場，如果與科學(xué)界的共識一致，這樣公眾在各個渠道接觸到的基本上都是同一類證據(jù)，會迅速向共識觀點靠攏，但這樣的傳播方式容易存在后患，當(dāng)公眾在簡單化處理的知識層面與專家達成了比較穩(wěn)固的共識之后，比較難發(fā)生變通和轉(zhuǎn)移。

第二，模型中并沒有設(shè)置公眾個體內(nèi)部的交流，假定大家都離群索居，只分別與科學(xué)家和媒體之間有知識傳遞。上面提到的全球變暖的科學(xué)共識，一直未能很好地傳遞到公眾層面，甚至產(chǎn)生了信息極化現(xiàn)象。對于這個問題，可以嘗試不同的公眾內(nèi)部交流模式，來探索哪一種可以有效地打破極化現(xiàn)象、改變一個頑固的反對群體。例如在一個不認同全球變暖的社群中，如果有一個核心人物，那么改變核心人物的觀念能最有效地改變整個群體的觀點，因為輪式結(jié)構(gòu)能最快達成共識，而達成共識的關(guān)鍵在于核心人物。

第三，模型中假定科學(xué)傳播者是一致或集中的信息源，也沒有處理科學(xué)傳播者與科學(xué)家之間知識交流問題。在自媒體時代，很多傳播者也許與科學(xué)界之間確實沒有直接知識交流，甚至都沒有直接讀過科學(xué)界的發(fā)表物，因此他們可能在觀點和論據(jù)上展現(xiàn)出相對離散的狀態(tài)。模型可以探索這種離散模式會不會在影響力上有顯著區(qū)別。

與此相反，專業(yè)的科技媒體人中有相當(dāng)一部分人與科學(xué)界保持著密切的交往?？萍济襟w人也會遇到持不同觀點的科學(xué)家群體，例如中國是否需要建造世界最大粒子對撞機等問題。他們之間的知識交流結(jié)構(gòu)和頻率如何影響科技媒體人的觀點，怎樣的交流才能保證科學(xué)媒體人中立地報道事件。

6 小結(jié)

本文主要對于科學(xué)普及問題進行方法論上的探索，將它重新視為知識的傳遞過程，從認識論角度上處理?；贐ala-Goyal模型的知識交流網(wǎng)絡(luò)模型簡要地表征了多個主體在一次或多次知識交流中，會不斷出現(xiàn)新的證據(jù)，這些證據(jù)能夠修正他們前一輪的信念。它有助于探索不同的社會結(jié)構(gòu)和溝通方式究竟在信念層面會給理性人帶來什么樣的改變，從而有利于理解科普作為一種知識傳遞過程的相關(guān)問題。在解釋現(xiàn)實問題時，模型為我們提供了一條最為核心的置信度變化線索，但仍然要考慮到其他多種因素才能給出恰當(dāng)?shù)慕忉尅?/p>

來源：《科普研究》