你怎麼知道你幸福

社會學課上老師問：你幸福嗎？

座下唯一的中國人我險些笑出聲了，你懂的。不過，有好幾個小夥伴點頭說：「Yes」，我趕緊變得嚴肅起來，因為他們可能是真的幸福。

老師又問：你怎麼知道你幸福？

這下沒有人點頭了。

是呀，你怎麼知道你幸福呢？為此，老師用了一節課來講解什麼是「科學方法」。其中第一步便是將「幸福」這個抽象的概念變成一個具體的「可操作的定義（operational definition）」。因此，首先要摒棄所謂幸福是由鄰居的富裕程度決定的主觀感受，找到決定幸福的「成分」，比如住房、收入、工作、家庭、自然環境、社會環境、政治權利、人的自由發展等一些幸福指標以及指數，並由此確定幸福的標準和等級，然後才能以此進行統計調查，來確定自己或是一個群體是否幸福和幸福程度，更進一步，可以據此找到自己幸福或是不幸福的來源。

更為完美的例子來自印度經濟學者阿馬蒂亞?森對貧困與饑荒的考察。1943年，阿瑪蒂亞的家鄉印度孟加拉邦發生了一場大饑荒，有三百萬人在此次大饑荒中喪命。是由於糧食總供應量不足造成這場大饑荒嗎？在對四期饑荒的統計數字進行考察之後，阿馬蒂亞?森發現，糧食供給不足引起饑荒的觀點——FAD觀點——無論「多麼玄妙深奧，它對饑荒的解釋都顯得十分勉強和模稜兩可。」因為在1943年，孟加拉邦的人均糧食供給量不是下降了，而是增加，整體經濟環境也是繁榮。在《貧困與饑荒——論權利與剝奪》，阿馬蒂亞?森還考察了另外三場饑荒：衣索比亞饑荒、薩赫勒地區的饑荒和孟加拉國的饑荒，他發現「無論是在經濟繁榮期還是經濟衰退期，饑荒都有可能發生。」為什麼會如此呢？「為什麼一些人啼飢號寒，而另一些人卻腦滿腸肥？」通過對災民職業性別以及社會地位進行統計分析，阿馬蒂亞?森發現，這些人群是因為沒有獲得享用食品的「權利」而餓死的。也就是說，造成他們死亡的不是「糧食貧困」，而是「權利貧困」，他們的交換權利在饑荒中受到嚴重損害甚至剝奪，從而直接導致他們付出最慘重代價——死亡。對於自己童年時期的這場饑荒，阿馬蒂亞?森本人都不禁坦言：「唉，要不是由於階級的劃分使我們蒙受恩惠，那我也就在劫難逃。」在森的經濟理論中，饑荒只是其貧困理論的極端例子，同理類推可知是什麼造成貧困的。當然，被稱之為「經濟學良心」的阿馬蒂亞?森，首先把貧困變成一個「可操作的定義」——重新對「貧困」進行了定義，並找到識別「貧困」的衡量標準。

就在明白「可操作定義」那一瞬間，我突然意識到統計學的力量與美。

作為一名文科生，我看到數字就犯怵，並總是將英國首相本傑明·迪斯雷利在十九世紀說的一句話當做真理：「世上有三種謊言：謊言、可惡的謊言和統計數字。」難道不是這樣嗎？為此，我一直對數據和統計學保持著文科生的驕傲與無知。誰知若干年後，我竟然要求上一門統計學的課，其中最基本的一個要求是能看懂並製作直方圖、多方形、散點圖、箱型圖、莖葉圖、餅圖、概率圖、殘差圖以及沒有零的坐標圖。這讓我不勝其煩。雖然這門功課我得了一個A，但我對這門課的總結是美國記者富蘭克林·P·瓊斯的一句話：「統計數據不能用來支持任何東西，除開統計者本身。」難道不是這樣嗎？

實際當然不是這樣，在某種程度上，科學的統計不僅能讓我們對所處的世界有著更具體可感的認識，還能糾正一些錯誤的感知，從中找到問題的真正根源。英文單詞統計學「statistics」來源於拉丁詞「status」（意思是國家state）。早期的統計學意思就是編輯數字或圖表來描述國家的各個方面。1662年，英國經濟學家約翰?葛蘭特的著作《對死亡率表的自然與政治觀察》發表，裡面有當時倫敦人口的出生率與死亡率的統計資料，葛蘭特也因此被認為是首位人類統計學專家。自此，統計學才逐漸大顯身手，尤其在倫敦。如1854年，倫敦內科醫生約翰·斯諾通過繪製倫敦霍亂死亡病例分布圖，終於發現霍亂的傳播途徑和污染源——布勞德大街上的公用抽水機，由此，他確定霍亂是因嚴重的水污染病菌傳播的，而不是當時人們普遍認為空氣傳播的。讓統計學變得更具說服力的是另一位英國人——佛羅倫薩?南丁格爾小姐。世人多把其生日5月12日當做護士節來紀念她，殊不知她還是一名統計學的先驅。1854年10月21日，南丁格爾和38名女性志願者來到克里米亞半島。在對堆積如山的軍事檔案進行統計之後，她發現，在克里米亞戰爭中，死在戰場上的士兵不多，導致死亡的主要原因是缺乏護理而導致的感染。為此，她別出心裁製作出圓形圖，讓不懂得閱讀統計報告的國會議員能一眼看明白其統計結果，來說服英國政府，提高軍隊的醫療條件。若干年後，她用同樣的統計方法，對印度農村生活做了全面的衛生統計研究，成功地改善了印度的公共衛生服務。1873年，南丁格爾報道：「衛生改革10年後，在印度的士兵死亡率已經從每千名69名，降低至18人。」

在社會學課堂，一個近乎完美的代表則是法國社會學家埃米爾?塗爾乾的1897年出版的《自殺論》。今天，這本書的結論是否正確似乎也不那麼重要，讓人讚歎的是其研究方法，那就是塗爾干對當時人口統計數據的應用，用一種更為科學的方法去解釋自殺的原因，將自殺的個人行為與社會因素聯繫起來。儘管這本書的數據依然存在一些缺陷，但作為實證主義的開山之作，這本書幾乎成為社會學研究的入門教材。是的，數據有可能會騙人，統計方法有時會出錯，如1936年《文學文摘》的民意調查便錯成一個大笑話，但除此之外，我們還能找到一個更為科學的方法嗎？在99%的程度上，我依然服膺於安?蘭德的那句話：理性是人類的最高智慧。

因此，幾乎同時，我的社會學、環境學和地理學的老師，在課堂上讓我們觀看瑞典卡羅琳學院的國際衛生學教授、當代統計大師漢斯?羅斯林的兩個TED Talk《用前所未有的方法闡釋數據》和《讓數據改變心智》，並鄭重介紹了他的基金會Gapminder所開發的Trendalyzer軟體。這幾乎完全顛覆了我對枯燥數據的印象。羅斯林利用其開發的軟體，將數據變成動態的可視的圖形，當觀察這些動態數據時，可以輕易發現我們對這個世界的認識是非常可疑的。比如說什麼是「第三世界國家」？如果僅僅用「家庭規模」和「嬰兒死亡率」作為標準，那麼這個概念的內涵和外延，在這幾十年間早已隨著時間而悄悄改變。那麼，什麼是第三世界國家呢？又該如何確認和識別第三世界國家呢？這不是羅斯林需要解決的問題，但他卻用數據進行了一場大腦革命：我們該如何描述我們的世界呢？

什麼是幸福呢？我又該如何知道我的幸福呢？過去許久，我依然會常常想起這兩個問題，它們猶如一道閃電，讓混沌的我突然看到另一種思維的力量與美。我想，世界上再也沒有比這更美的東西了。

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