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感受无法测量
首先,我们不能说板栗在无理取闹,因为这个问题很重要——无论在什么样的关系中,我们都希望知道对方对这段关系的预期如何,投入是怎样的,我在关系中是否会被背叛。所以,板栗想知道“你有多爱我”很正常。但爱的程度确实很难讲,因为——
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爱的程度是无法用工具测量的,世界上没有“爱度计”,得不出一个像温度一样的客观数值。
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爱的程度也很难进行打分。比如在这个场景下,蛋黄说“从1分到10分,我打8分吧”,那么问题就来了,“为什么不是10分?你哪里还不够爱我?”这就很尴尬了。但如果蛋黄求生欲很强,每次都打10分,这个问题就失去了问的意义,因为答案不能反映真实态度(我们叫缺乏信度)。
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爱的状态本来就不太稳定,受很多因素干扰,吵架的时候感受差,浪漫的时候感受好,做成数据之后波动很大。那么在做感情决策时,该参考什么时候的数据呢?
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爱的感受可以对比参照,但你跟谁对比参照呢?是不是想到了“你妈和我掉水里你先救谁”这个问题?参照前女友呢?可能问题就更加严重了。
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“你有多爱我”这个问题的唯一解法,就是用语言能力强行碾过去,比如林徽因女士曾说过的名言“答案很长,我准备用一生来回答”。我们就可以改成“我对你的爱就像星空,我数不清有多少星星,但我知道它很美”。但这样,我们测的依然不是对关系的信念,而是语文能力,语文能力能预测蛋黄会不会是个渣猫吗?不能。用学术的话讲,这个问题的效度不行。
以上无非透露出两大核心问题:1.人的感受很难衡量;2.人的表达不一定可信。因此,很多時候就算这个问题对我们很重要,通过直接问并不能得到有意义的答案,反而会产生很多误解。这就如同社会调查所面临的难点一样,不过,社会调查也会通过很多其他方式来间接执行。
情感关系的正确测量方式
很多商业机构和政府机构都会通过社会调查获取一些数据,来支撑商业决策和社会决策。比如刚刚结束的第七次人口普查,就是通过了解人口这一关键社会资源的各方面情况,为制定城市和区域发展、就业、社会保障等一系列社会政策提供关键的数据参考。不过人口是个相对简单和客观的数据,可以直接获取。但情感就不一样了,那么,怎样才能更好地测量情感关系呢?
其实有很多间接的方式,比如说,用开心作为一个间接的衡量指标。首先,开心很好观测,有没有足够多的笑容和亲密举止,是否愿意去找对方一起玩,这其实可以通过客观行为表现来观察。然后开心也很好问,比起“爱不爱我”更好表达,不容易难为情,撒谎的动机也少一些。并且,大多数人都有足够多的开心经历,这比“爱”更好量化、对比和参照。另外,因为开心的程度更好量化,也就更方便我们做大规模的统计调查,去研究和感情状态相关的科学问题。
如何获取真实的数据
我们还可以通过比较巧妙的调研设计,通过逻辑获得答案。有些社会现象很难调查,比如家庭暴力现象,很多受害人选择不报警,同时暴力行为发生在家里,难以被外界观测到,登门调查也未必能获得真实的答案。那么,如何才能获得尽可能真实的家暴情况的数据呢?
有一个很巧妙的调研设计:事先准备一副普通扑克牌,在街头进行随机拦访,让受访者从中随机抽取,并且不要展示给我们,之后询问用户是否打过伴侣(或者其他一些灰色/违法行为),但跟用户说明一条额外规则:当抽到黑桃、梅花、方块时,无论是否打过伴侣,统一回答“是”,只有当抽到红桃时,再根据实际情况回答“是”或者“否”。这样,当样本量足够大时,有75%的用户会因为抽到黑桃、梅花、方块而直接回答“是”,只要在最后统计数据时减去这75%的选择“是”的用户,计算剩下25%的红桃用户中“是”的比例,就能得出人群中有过家暴行为的人的比例了。如示意图:
在这个调研设计下,全程我们不需要看牌,也不需要对牌做手脚,因为我们根本不关心某个人的隐私,只关注统计数据。而受访者也明白,他本来就有至少75%的概率回答“是”,因此如果他真的有过家暴行为并回答了“是”,我们大概率也无法确认他是否真的做过,因此降低了他讲真话时所面对的社会评价压力。这个方法,通过面对面访问解决了网络问卷无法确认身份的问题,同时还巧妙地通过算法帮助受访者进行了实际上的匿名回答,他们没有了撒谎的动机,更容易据实回答。我们也没有侵犯受访者隐私,实际上整个过程没有确定任何一个人有过家暴行为,但最终通过调查查明了家暴问题在社会中的普遍性。
总结一下,其实研究社会问题也是很有技巧性的,和物理化学实验类似,有时候都需要一些巧妙的设计才能达成目的。而它与物理化学不同之处在于,是人本身的复杂性造成的这些挑战,而应对这些挑战的技巧,实际上也是沟通技巧,或者说得更具体一点,就是如何进行换位思考,站在调研和沟通对象的角度去设想可能的反馈,以此来调整自己的策略。这种沟通能力就是学习社会科学的一个收获吧。
学科标签 数学
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