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当前中国应该培养一种实验文化

已有 2206 次阅读 2015-10-2 02:47 |系统分类:科研笔记

 前阵子去伯克利交通研究所参观,该所走廊的桌子上放了一摞他们的自办杂志,趁接待我们的人还没有来,就随手拿了一本翻翻消磨时间,没想到这份薄薄的杂志,办的极为精致,里面文章的理论性虽然不强,但是都是一些作者的真知灼见,其中一篇题为《We Can Learn Something from That! Promoting an Experimental Culture in Transportation》的观点性文章深深吸引了我。将文章的部分内容直译如下:

 决策者在进行交通投资决策时,会面临许多可选方案,但是他们需要知道这些方案哪些是有效的,哪些纯粹是浪费钱。在决策过程中,一些硬证据要远远胜过一些点子。让证据说话,决策者可能会遇到挑战,因为当一个交通项目由某些官员提出来时,这些政客往往已经向公众的提议做出了承诺,比如建立一个高铁系统。对于这样由愿景驱动的项目,决策者提出新的建议就意味着:必须面临一些现有的政治立场,甚至与这些立场相冲突。尽管如此,让证据说话仍然是做出明智交通决策的金科玉律。在一个给定的设定条件,特别是当实验条件非常接近当前的决策状态时,实验是证明哪些方案有效或者可能有效的最可靠方式。尽管在验证项目有效性和可转化程度时,需要做的实验有所不同,但是在项目决策之前,我们还是有很多机会进行交通实验。

一、四种实验
 在交通系统中,计划中或计划外的变化常常发生。如果把这些变化当作实验,我们就有机会回答一些具有因果关系的问题,并通过实验了解哪些项目可以上,哪些还不行。我们可以从以下4种实验中获得信息,分别是实验室实验、分析模型、现场实验和大自然实验。

1、实验室实验

 我们可以在实验室对新技术和新发明(如发动机,燃料,传感器或碰撞保护系统)的可行性和性能进行测试。我们可以通过仿真和小组讨论来探索影响人类行为的主要因素,包括手机对驾驶员集中注意力的影响,公众对公交新服务概念的反应。实验室实验仅仅能回答比较凝练具体的问题,但不能分析大尺度可行性问题,例如市场和政治界的反应。也不能分析应用问题或者长期的经济和环境后续问题。此外,交通决策者可能会觉得实验室结果离现实太远,特别是当实验结果与先验知识相冲突时。

2、分析模型

 分析模型允许规划者进行设计与服务概念方面的实验,这种实验无需现场实验的花销和安全约束。建模长期以来是交通规划中的核心活动,是用来分析交通需求和网络均衡最普遍使用的手段。基于模型的实验可能不太精确,尽管受到偏差的影响,但是用模型来预测旅行需求和系统成本时,其成效仍然是最显著的。但模型外推了交通系统以及与之交互的人的行为,因此模型在测试全新概念的能力是有限的。因为这些限制,分析模型可能不是用来决策是否进行大规模投资和彻底改变某项服务的最好工具。决策者需要对模型结果的可信度打一个折扣,才能采纳使用,就像实验室实验的结果一样,不能完全相信。

3、现场实验

 当规划者需要观察应用新系统或者新服务后,整个交通系统的输出时,他们可以开展现场实验。真实世界的实验结果往往要比实验室实验或者模型实验的输出结果复杂得多,微妙得多。真实世界的信息非常丰富并且更可信,因此现场实验的输出更有说服力,并且更加难以解释。在规划过程中,交通决策者通常更倾向于寻找实例,并且喜欢运用经验和观察来进行决策,这胜过预测和报告。公众总是喜欢与其他地方进行横向比较,问这样的问题“为什么我们不能拥有像欧洲一样的高铁?”规划者和决策支持者当然应该学习别人的经验,但是他们应该更加谨慎,现场实验的结果往往是不能照搬于其他地方的。在巴黎有效的方案可能在洛杉矶行不通。如果我们仅仅是从别人的现场实验结果中寻找我们自己想要的东西,其确认偏差的风险往往要大于我们学到的东西。

4、大自然实验

 大自然实验往往以一种不可控的突发事件形式出现,例如飓风、洪水、海啸、暴雪和干旱。这些极端的气候灾难将探测我们基础设施和服务系统的最大承受极限,同时测试我们的预防及响应机制是否到位。大自然母亲总能找到方法发现我们的弱点和测试盲区,她能用我们难以想象的压力去测试我们的基础设施。大自然实验有时可能发现我们的安全漏洞,在将来如果我们发现异常的气候现象如:海平面明显的上升,严重的洪水频发,长期持续的干旱或者热浪,它们可能会导致极其严重问题的发生。最近一些未曾预期的灾难事件包括:

2011年Jervis Metro-North 港的客运轨道线路被一个在飓风中崩溃的私有水坝冲毁。

2011 年Nebraska, Missouri, Platte 河地区的洪水降低了当地的路面寿命。

2012年Illinois州Northbrook地区, 由于超级热浪导致火车脱轨和基础设施损毁。  

二、创建一种实验文化

 因此我们需要培养一种实验文化,这样我们才能通过现场实验和大自然实验了解我们交通系统、项目、政策存在的漏洞。我们特别需要培养一种激励机制能将大自然灾难变成一种学习实验,用于应对未来极端事件。

 这种文化包括三个方面:

1.向大自然学习

 当一些灾难发生后,要充分收集灾难前、中、后、恢复期的数据,并加以分析,为其他地区提供参考经验,如:新奥尔良地区卡特里娜飓风的经验为纽约大都会地区制定飓风及恶劣天气应急策略提供了宝贵经验,同时为应对2012更强大的桑迪飓风提供了前车之鉴,挽回了大量生命。

2.将一些事件变成实验

 在美国广建高铁的建议已经产生了广泛关注和大量的争议。与高铁投资相关的不确定性因素包括成本,性能,市场反应和融资机制。加州高铁系统将是一个很好的实验,将为高铁在全美推广提供详实的数据和丰富的经验,降低未知的风险。

3.共享数据

 数据共享将为许多研究人员进行分析实验打开方便之门,研究者通过实验复现,以测试他人的研究结果。这样的复现可以提供更加鲁棒的,有时会是截然不同的实验的解释,将有助于更好地解决未来会出现的问题。

三、结论

 学术机构和专业研究机构是开展实验研究的中坚力量,因为他们无论在装备上还是知识结构都具有优势。他们还可以为数据采集定义标准和模板,建立数据管理与共享的原则,开放用于实验设计的实用方法,从多个研究的发现中开展数据元分析,促进同行评审以提高实验研究的质量。

 联邦和地方政府机构应该大力促进有关部门如何从经验教训中学习有价值的东西,以此支持实验文化的推广。来自本地化实践的学习,能够为当地交通决策带来高密度的价值,因为这将减少很多人在决策过程以“非我发明”为借口而生搬硬套别处的经验,如果是“自己”从本地实实在在的教训中吸取的经验,在决策过程中将不容易被忽略。政府部门在促进实验文化方面的投资应该不仅仅是在既有行动计划的基础上继续增加投资,同时还包括对一些政策的承诺,以保证实施:如:实验的规划,如何进行数据的采集、存档和共享,如何在决策过程中尽可能利用实验结果来佐证。

 创建一种实验文化将有助于我们学到更多,学得更快,而且通过系统地学习,我们将能掌控预测得到的变化以及未来未知的威胁。最终,这将帮助我们每一个人创造一个更加美好的未来交通。


后记:

 翻译完这篇文章,觉得此文对我国目前的重大项目决策具有非常重要的意义,并产生了以下粗浅想法:

 1、文革已经过去40了,在学术界实验文化似乎日趋成熟,但这是一种表像,大多是是为了迎合国外SCI论文的审稿要求,而表现出的一种成熟的实验文化,我们写文章知道必须尽可能要更多的复杂公式,绚丽的图表,文章才容易接收,当然这也是一种循序渐进的可喜进步。但是我们很多学者(包括我自己),骨子里的实验文化并没有形成,形式主义、经验主义、表像主义、实用主义仍然大行其道,很少有学者能在科学研究中同时完成以上4种实验。

 2、我们的官员在重大工程或者项目决策过程中,一味地追求速度,大多情况下还是采用快速原型法,即“先干起来再说,以后慢慢修正”,成功了就成了社会主义能集中力量办大事的佐证,失败了就认为是学费交的不够。但是多年来,重复的学费缴的太多,“天津大爆炸”、“长江沉船”事件,同样的的案例在国内外近期都有发生,但我们没有从大自然母亲赐予的实验机会中好好学习。

 3、官员应理解实验文化的重要性,容忍给予一些工程项目必需的、最小的实验时间。速度不是社会主义的最终优势,质量才是。社会主义不是为资本逐利服务的,是为广大人民的根本的利益服务的,不要为了速度而速度。

 4、官员应将更多的决策交给专家、学者和第三方机构,官员的任务是制定公平的竞争规则和机制,让最正确,最省钱的决策胜出,并实行终生问责。在欧美很多建筑和工程上都镌刻了设计师、施工经理、监理委员会成员的个人名字。而中国通常以单位名称代替,镌刻单位的名称等于没刻,镌刻个人名字,他们会如履薄冰。

 5、学术和研究机构应该实事求是地提出自己的方案,而不应为了自己能分得一杯羹而迎合官员的一时想法,甚至煽风点火。学术和研究机构应该引导官员培养一种实验文化,更多地用证据说话,而不是为了官员一个拍脑袋的想法,四处奔波,尽力佐证。

 6、灾难数据不是社会主义伤疤,西方社会存在大量的人为和自然灾难,这些数据是大自然母亲的恩赐,应该予以公开和共享,这样大家才能更好地研究灾难,尽量避免悲剧的重演,或减少未来灾难的损失!

《We Can Learn Something from That! Promoting an Experimental Culture in Transportation

http://www.accessmagazine.org/articles/spring-2014/can-learn-something-promoting-experimental-culture-transportation/

This article is adapted from the Melvin Webber Lecture given at UC Davis in 2012. Special thanks to William L. Garrison, University of California, Berkeley, whose ideas about experimentation helped motivate this work.

Further Readings

Nancy Cartwright and Jeremy Hardie. 2012. Evidence-Based Policy: A Practical Guide to Doing It Better, Oxford, UK: Oxford University Press.

William T. Gormley Jr. 2011. “From Science to Policy in Early Childhood Education,” Science, 333: 978–981.

Joseph L. Schofer, Tim Lomax, Thomas Palmerlee, and Johanna Zmud. 2006. “Transportation Information Assets and Impacts: An Assessment of Needs,” Transportation Research Circular E-C 109, Transportation Research Board.

United Nations and the World Bank. 2010. Natural Hazards, UnNatural Disasters: The Economics of Effective Prevention, Washington, DC.

Joseph L. Schofer

Joseph L. Schofer is Professor of Civil and Environmental Engineering, and Associate Dean of the Robert R. McCormick School of Engineering and Applied Science at Northwestern University (j-schofer@northwestern.edu)





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