# 《写作是门手艺》学习笔记（第三篇 提问）2/2

By [水云书摘](https://paragraph.com/@moshuiyun) · 2022-10-07

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爱因斯坦说过，提出一个问题往往比解决一个问题更为重要，需要创造性的想象力，标志着科学的真正进步。《写作是门手艺》的第三篇内容，从第 7 章到第 10 章，作者递进地指导读者如何提问和选题：

*   初阶：问题是文章的引擎
    
*   中阶：谜题是文章的救星
    
*   进阶：变量是思考的支点
    
*   高阶：品味决定了选题的境界
    

这篇文章先记录后两个阶段的笔记。

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变量：思考的支点
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对于研究问题的回答，很多情况会出现“正确的废话”的情况——解释太笼统、太宏观。我们需要的是微观、直接、能够诉诸机制的解释。这就需要测量和数据积累，其背后是变量思维。

### 变量思维

变量是指至少有两个取值的量，与之相反的是取值恒定的常量。如果一个事物静止不变，就如同一只黑箱，我们难以发现它的运动规律以及和其他事物之间的联系。因此，排查原因时首先被排除的就是那些没有变化的因素。

变量分为因变量和自变量，结果是因变量，原因是自变量。变量思维概括为：**比较差异、寻找机制**。核心是控制和比较。通过比较现象之间的差异来认识事物间的关系，但比较的同时尽量加以控制，以使得比较对象之间“可比”。

作者举了几个例子来说明比较差异、寻找机制的用法。其中包括对在相似压力下，为何谷歌和苹果做出了不同的反应的分析（彭长桂、吕源《制度如何选择：谷歌与苹果案例的话语分析》）。

变量关系不仅是理解研究问题最关键的一把钥匙，也是理解这个世界运行规则的一个基础视角。蒯因在《从逻辑的观点看》里说过：每一种存在都对应着一个变量的取值（to be is to be a value of a variable)。北岛写过一首名叫《生活》的诗，短到只有一个字：网。可见生活就是由无数变量织成的一张大网。

### 双盲实验

变量之间的关系大致有三种：

*   巧合
    
*   相关
    
*   因果
    

发现可靠的因果关系是整个科学研究最重要的目的之一。有了因果关系，我们才能够合理解释，恰当干预。然而，因果关系的识别需要非常苛刻的条件，需要用到凡事实推断：你吃了一种药后病好了，这不能证明药物有用；你还需要证明，如果没吃这个药，病就没好（朱迪亚·珀尔、达纳·麦肯齐《为什么：关于因果关系的新科学》）。

正如美国诗人罗伯特·弗罗斯特的《未选择的路》：在那条没有走的路上我们永远不知道会发生什么。如果一件事情没有发生，咱们怎样进行对比分析呢？答案是随机受控实验，由统计学家罗纳德·费歇尔较早提出并设计了随机实验的原则。

如今，随机受控实验已经成为因果关系识别的金标准，双盲实验是随机受控实验的一种，经常被用于判断药品是否有效。双盲实验的操作步骤：

1.  随机分组：将病人随机分为实验组和控制组两组，确保两个样本足够大，均值、方差、分布几乎一致
    
2.  区别用药：实验组用真正的药物，控制组用安慰剂
    
3.  前测后测：对两组进行前测和后测，跟踪比较给药前后的病情变化
    
4.  完全匿名：实验组和控制组名单对病人和医生都保密，只在最终结果出来时才公布。屏蔽心理暗示。
    

### 变量思维的边界

*   单案例研究可否使用变量思维？
    
    可以。至少可以从三个维度找出差异：时间维度、空间维度、类别维度。
    
*   可否利用变量思维认识世间万物的所有奥秘？
    
    法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯设想的拉普拉斯妖：“知道让自然运转的所有力量，也知道自然界所有事物所处的位置。对于这样的‘智者’来说，没有不确定的事，未来就像过去一样呈现在它的眼前。”
    
    然而，世界是复杂系统，变量间的关系大多是非线性的。变量思维在应用于简单系统时比较有用，应用到复杂系统时就捉襟见肘了。
    
*   即使在自然科学甚至数学中，确定性也在失去。莫里斯·克莱因在《数学简史：确定性的消失》一书中指出数学的第三次危机就是由于对以往十分确定的结论、假设对质疑引起的。
    

品味：决定了选题的境界
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作者把1963年至今的普利策非虚构写作的获奖作品调研一番后得出一个结论：这些作品拿奖的最重要因素不是文笔，而是选题。

做研究也是如此。研究问题涉及战略，研究方法是战术细节，两者的差别正如“做正确的事”和“正确地做事”的分野。选题最考验研究者的功力和品味。

品味实际上是一种判断力和感知力。判断力是要不断地对好坏对错、轻重缓急做出选择。感知力好的人往往能在别人看不见的地方找到好的切口，能在一大堆材料里面找到关键关系，找到对比和悖论，进而收口到有趣的问题。

### 怎样提升品味？

1.  广泛阅读
    
2.  建立反馈回路
    
3.  收藏问题
    

### 问题分堆的四象限法

![问题与意义四象限](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/e98299d4da9eaf2cba064b37565e1d0d561be02ad6c8ed2b2a1702e1cf9ffef6.jpg)

问题与意义四象限

作者用二维矩阵给了一个判断选题的思维模型。

第一象限（大问题大意义）如同圣杯，对志向高远的人充满诱惑力。解决这样的问题无疑会让学者名留青史。适合成熟的天才型学者。

尽管很多人意识到第一象限并不是好选择，实际操作中会不自觉地找到一些大问题、大意义的研究类型。原因是这类题目好找且好写，最后写成泛泛而论的空洞文章。

第二象限问题很大但意义很小，一般没人会选择。许多空泛的第一象限大问题因为没法做，最终大概率落入这个象限。

第三象限是小问题、小意义，大部分人不屑于去选。于是大部分人很“明智”地选择了第四象限：小问题、大意义。

怎样判断一个题目是大题目还是小题目？怎么知道一个题目的意义是大还是小？

找到小而美的问题是一种能力，不能靠大运。我们还得回到第三象限：小问题、小意义。这类题目规模上可控，对初学者来说难度不大。虽然意义并不大，但总归还是有一些意义。

杨振宁在《我的治学经历与体会》里提到他做研究生的时候也问过费米应该做什么样的题目，费米觉得大题目、小题目都可以想，可以做，不过多半的时候应该做小题目。如果一个人专门做大题目的时候，成功的可能性很小，而得精神病的可能很大。做了很多的小题目以后有一个好处，因为从各种不同的题目里头可以吸取不同的经验，那么，有一天他把这些经验积在一起，常常可以解决一些本来不能解决的问题。

### 可控与失控之间：死胡同测试

如何判断问题是否可控？需回答下面几个问题：

1.  问题是否清晰？研究清晰与否关键要看是否包含清晰的因变量和自变量。因变量让你明确到底研究什么东西。自变量是对于这一问题的一些假设，看有哪些因素可能会影响研究对象。
    
2.  问题是否有解？无解的问题通常无法验证。
    
3.  条件是否具备？是否掌握相关技术？是否能够收集到数据？
    
4.  时间是否充足？初学者特别容易低估所需的时间和难度。
    
5.  是否符合伦理？
    

以上几条可以帮助避坑。

### 衡量意义的四把尺子

1.  相关性
    
    1.  问题跟多少人有关系？
        
    2.  问题跟多少钱有关系？
        
2.  时间尺度
    
    1.  问题有多紧急？
        
    2.  问题持续多久？
        
3.  研究贡献
    
    1.  没有人写过这个主题
        
    2.  虽然有人写过这个主题，但文献中仍存在空白和不足。运用新证据来纠正缺点。
        
    3.  很多人写过这个主题，通过新发现、新方法、新问题掀起对现有文献的重新评估。
        
    4.  刷新率：读者看完能改变多少想法。提出新视角、新概念、新模型、新关系，挑战常识，不落窠臼。
        
    5.  镜头感：好的问题能够阐发新的理论或概念，如同精度更高的显微镜或倍数更高的望远镜，使我们能观察地更细更远，从而看到之前没看到的东西。例子：科尔奈提出的“软预算约束”抓住了计划经济下企业效益低的关键机制。
        
    6.  新方法：好的研究发展出新的工具，从而把以往无法研究的问题变得可能。如新模型、新测算方法、新材料、新数据库等。
        
4.  因变量和福祉的距离
    
    1.  如果问题和人类福祉相关，那么肯定是重要的。2006年诺奖得主科恩伯格曾谈到能够撬动“大福祉”的“小研究”才是有意义的“大科学”
        

### 四种写作方式

1.  全面而肤浅——大饼式写作
    
2.  片面而肤浅——聊胜于无式写作
    
3.  片面而深刻——专家之手
    
4.  全面而深刻——上帝之手
    

小结
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这篇的笔记终于整理完了。可以看出，内容更偏向于知道专业研究者如何进行选题。对于一般的写作，如果也能掌握变量思维，更细致地去分析所见所闻背后微观、直接的机理，想必更容易从小问题中找到大意义。

这篇最后也指出，选题虽然重要，但也不能因此执迷于选题而忽略了真正的研究。有时，把问题做完的能力更重要。

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Photo by [Sincerely Media](https://unsplash.com/@sincerelymedia?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) on [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/reading?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)

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