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亚利桑那国立大学(Arizona State University)物理学家Lawrence Krauss赞同这样的观点。他说:"在公众用语中,不确定性是件坏事,它暗示着不够严谨和缺乏可预测性。例如,对全球变暖估计无法进行确认被许多人用来作为当前不该采取任何行动的依据,""然而事实上,不确定性是成功科学的中心组成部分。量化不确定性,然后将其融入到模型中去正是将科学量化的方法,而不只停留在定性的层面上。实际上,在科学上没有数字,没有测量,没有观察是精确的。不标明其不确定性而被引用的数字暗示它们在根本上是没有意义的。"
Neil Gershenfeld, 麻省理工学院比特和原子研究中心主任想让人们知道真理只是一种模型。他说:"最常见的对科学的错误理想是科学家寻找和发现真理。错-他们制造和测试模型,""建立模型同宣布真理是大不相同的。那是一个永无休止的发现与提炼并改进的过程,而非一场要取得胜利的战争或是一个有终点的旅途。不确定性是探寻未知领域这一过程种所固有的特点,而不可当作缺点而加以避免。违反预先的期望是缺陷,而缺陷正是可以继续精炼的空间展现的特征。要依据可行性评估来做决定,而不能靠大多数人的想法。"
作家和网络评论人Clay Shirky建议人们应该更加小心地考虑他们如何观察这个世界。他的建议就是应用帕雷托定律(Pareto Principle)。符合这个定律的模式有, 最富有的1%的人口控制着35%的财富,或在Twitter上,最活跃的2%的用户发布着60%的微博消息。有时候这个定量也称为"80/20法则"。帕雷托定律意味着平均水平要远低于中间水平。此定律可以应用于许多复杂系统中, Shirky说: "然而就是这个科学界已经熟悉了一个世纪的发现,众多符合帕雷托分布的统计采样反反复复地被公众看作是异常现象,而这就妨碍了人们清晰地思考这个世界,"
"我们应该停止认为平均家庭收入和中间家庭收入两者有任何相互联系,或者通讯工具的狂热用户和通常用户有着类似的使用行为,或者性格外向的人只比一般人的社交范围适度的广阔些。我们应该停止认为未来最严重的地震或市场恐慌将和历史上最严重的同类事件一样严重;一个系统存在的时间越长,就越有可能发生一个规模两倍于以前所有事件的事件。"
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