你怎么知道你幸福？

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你怎么知道你幸福？

来源：新华网 作者：罗四鸰　
摘转于 7:59 AM 4/10/2014

什么是幸福呢？我又该如何知道我的幸福呢？过去许久，我依然会常常想起这两个问题，它们犹如一道闪电，让混沌的我突然看到另一种思维的力量与美。

　　社会学课上老师问：你幸福吗？

　　座下作为唯一中国人的我险些笑出声了，你懂的。不过，有好几个小伙伴点头说“Yes”，我赶紧变得严肃起来，因为他们可能是真的幸福。

　　老师又问：你怎么知道你幸福？

　　这下没有人点头了。

　　是呀，你怎么知道你幸福呢？为此，老师用了一节课来讲解什么是“科学方法”。其中第一步便是将“幸福”这个抽象的概念变成一个具体的“可操作的定义（operational definition）”。因此，首先要摒弃所谓幸福是由邻居的富裕程度决定的主观感受，找到决定幸福的“成分”，比如住房、收入、工作、家庭、自然环境、社会环境、政治权利、人的自由发展等一些幸福指标以及指数，并由此确定幸福的标准和等级，然后才能以此进行统计调查，来确定自己或是一个群体是否幸福和幸福程度，更进一步，可以据此找到自己幸福或是不幸福的来源。

　　更为完美的例子来自印度经济学者阿玛蒂亚·森对贫困与饥荒的考察。1943年，阿玛蒂亚的家乡印度孟加拉邦发生了一场大饥荒，有三百万人在此次大饥荒中丧命。是由于粮食总供应量不足造成这场大饥荒吗？在对四期饥荒的统计数字进行考察之后，阿玛蒂亚·森发现，粮食供给不足引起饥荒的观点——FAD观点——无论“多么玄妙深奥，它对饥荒的解释都显得十分勉强和模棱两可”。

　　因为在1943年，孟加拉邦的人均粮食供给量不是下降了，而是增加，整体经济环境也是繁荣。在《贫困与饥荒——论权利与剥夺》中，阿玛蒂亚·森还考察了另外三场饥荒：埃塞俄比亚饥荒、萨赫勒地区的饥荒和孟加拉国的饥荒，他发现“无论是在经济繁荣期还是经济衰退期，饥荒都有可能发生”。

　　为什么会如此呢？“为什么一些人啼饥号寒，而另一些人却脑满肠肥？”通过对灾民职业性别以及社会地位进行统计分析，阿玛蒂亚·森发现，这些人群是因为没有获得享用食品的“权利”而饿死的。也就是说，造成他们死亡的不是“粮食贫困”，而是“权利贫困”，他们的交换权利在饥荒中受到严重损害甚至剥夺，从而直接导致他们付出最惨重代价——死亡。对于自己童年时期的这场饥荒，阿玛蒂亚·森本人都不禁坦言：“唉，要不是由于阶级的划分使我们蒙受恩惠，那我也就在劫难逃。”

　　在森的经济理论中，饥荒只是其贫困理论的极端例子，同理类推可知是什么造成贫困的。当然，被称之为“经济学良心”的阿玛蒂亚·森，首先把贫困变成一个“可操作的定义”——重新对“贫困”进行了定义，并找到识别“贫困”的衡量标准。

　　就在明白“可操作定义”那一瞬间，我突然意识到统计学的力量与美。

　　作为一名文科生，我看到数字就犯怵，并总是将英国首相本杰明·迪斯雷利在十九世纪说的一句话当做真理：“世上有三种谎言：谎言、可恶的谎言和统计数字。”难道不是这样吗？为此，我一直对数据和统计学保持着文科生的骄傲与无知。谁知若干年后，我竟然要求上一门统计学的课，其中最基本的一个要求是能看懂并制作直方图、多方形、散点图、箱型图、茎叶图、饼图、概率图、残差图以及没有零的坐标图。这让我不胜其烦。虽然这门功课我得了一个A，但我对这门课的总结是美国记者富兰克林·P·琼斯的一句话：“统计数据不能用来支持任何东西，除开统计者本身。”难道不是这样吗？

　　实际当然不是这样，在某种程度上，科学的统计不仅能让我们对所处的世界有着更具体可感的认识，还能纠正一些错误的感知，从中找到问题的真正根源。英文单词统计学“statistics”来源于拉丁词“status”（意思是国家state）。早期的统计学意思就是编辑数字或图表来描述国家的各个方面。1662年，英国经济学家约翰·葛兰特的著作《对死亡率表的自然与政治观察》发表，里面有当时伦敦人口的出生率与死亡率的统计资料，葛兰特也因此被认为是首位人类统计学专家。自此，统计学才逐渐大显身手，尤其在伦敦。

　　如1854年，伦敦内科医生约翰·斯诺通过绘制伦敦霍乱死亡病例分布图，终于发现霍乱的传播途径和污染源——布劳德大街上的公用抽水机，由此，他确定霍乱是因严重的水污染病菌传播的，而不是当时人们普遍认为空气传播的。

　　让统计学变得更具说服力的是另一位英国人——佛罗伦萨•南丁格尔小姐。世人多把其生日5月12日当做护士节来纪念她，殊不知她还是一名统计学的先驱。1854年10月21日，南丁格尔和38名女性志愿者来到克里米亚半岛。在对堆积如山的军事档案进行统计之后，她发现，在克里米亚战争中，死在战场上的士兵不多，导致死亡的主要原因是缺乏护理而导致的感染。为此，她别出心裁制作出圆形图，让不懂得阅读统计报告的国会议员能一眼看明白其统计结果，来说服英国政府，提高军队的医疗条件。若干年后，她用同样的统计方法，对印度农村生活做了全面的卫生统计研究，成功地改善了印度的公共卫生服务。1873年，南丁格尔报道：“卫生改革10年后，在印度的士兵死亡率已经从每千名69名，降低至18人。”

　　在社会学课堂，一个近乎完美的代表则是法国社会学家埃米尔·涂尔干的1897年出版的《自杀论》。今天，这本书的结论是否正确似乎也不那么重要，让人赞叹的是其研究方法，那就是涂尔干对当时人口统计数据的应用，用一种更为科学的方法去解释自杀的原因，将自杀的个人行为与社会因素联系起来。尽管这本书的数据依然存在一些缺陷，但作为实证主义的开山之作，这本书几乎成为社会学研究的入门教材。是的，数据有可能会骗人，统计方法有时会出错，如1936年《文学文摘》的民意调查便错成一个大笑话，但除此之外，我们还能找到一个更为科学的方法吗？

　　在99%的程度上，我依然服膺于安·兰德的那句话：理性是人类的最高智慧。

　　因此，几乎同时，我的社会学、环境学和地理学的老师，在课堂上让我们观看瑞典卡罗琳学院的国际卫生学教授、当代统计大师汉斯·罗斯林的两个TEDTalk《用前所未有的方法阐释数据》和《让数据改变心智》，并郑重介绍了他的基金会Gapminder所开发的Trendalyzer软件。这几乎完全颠覆了我对枯燥数据的印象。罗斯林利用其开发的软件，将数据变成动态的可视的图形，当观察这些动态数据时，可以轻易发现我们对这个世界的认识是非常可疑的。

　　比如说什么是“第三世界国家”？如果仅仅用“家庭规模”和“婴儿死亡率”作为标准，那么这个概念的内涵和外延，在这几十年间早已随着时间而悄悄改变。那么，什么是第三世界国家呢？又该如何确认和识别第三世界国家呢？这不是罗斯林需要解决的问题，但他却用数据进行了一场大脑革命：我们该如何描述我们的世界呢？

　　什么是幸福呢？我又该如何知道我的幸福呢？过去许久，我依然会常常想起这两个问题，它们犹如一道闪电，让混沌的我突然看到另一种思维的力量与美。我想，世界上再也没有比这更美的东西了。

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谢谢

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