科学服务:在大流行期间提供行为建议

《科学服务》重点介绍了在政府工作或将其研究应用于政策制定的心理科学家。你适合这个专栏吗?写adesoto@psychologicalscience.org。

即将退休的美国国立卫生研究院(nih)院长弗朗西斯·柯林斯(Francis Collins)在任期的最后一天表示，美国在与COVID-19大流行相关的“人类行为研究方面投资不足”。对许多社会科学家来说，从大流行开始就很明显，在某些方面，社会科学对于大流行的结果将与医学科学一样重要。减少感染需要迅速改变行为，因此需要有效的沟通;增加疫苗接种需要消除疫苗犹豫和错误信息;在大规模危机期间管理紧张局势需要处理疲劳、两极分化和不满情绪。

与此同时，柯林斯的言论在社会科学家中引发了争论，他们的科学是否真的有什么可提供的。这让人想起大流行早期的交流，当时一些研究人员指出，社会科学领域的文献与大流行有关，而另一些研究人员则认为，社会科学知识的状况太不确定，金宝搏官网登录而且充斥着可复制性问题，对决策者没有用处。

我是一名丹麦政治学教授，大流行把我的职业生涯搞得天翻地覆。2020年3月，我承担了就大流行的行为方面向丹麦决策者提供科学建议的任务，最初是临时工作，后来成为丹麦政府和政府的成员卫生行政部门的主要咨询科学小组。此外，我一直在指导丹麦最大的关于这一流行病的社会方面的研究项目，这也使我成为丹麦媒体在这一流行病方面咨询次数最多的专家之一。在2020年3月至2021年12月期间，我有超过2000次独特的媒体亮相。

因此，无论是好是坏，我必须平衡许多社会科学研究中固有的不确定性，以及决策者需要采取行动的明确义务——作为一名公共资助的研究人员——为决策和公众理解做出贡献。根据我过去两年的经验，在从事科学咨询时，我提供了三条原则来解决这种困境:

1.关注决策者的心智模式。

决策者对人的心理模式非常重要。如果决策者认为公民容易恐慌，他们就会淡化危险。如果决策者认为公民是无知的，他们就会淡化复杂性。

埃莉诺·奥斯特罗姆(Elinor Ostrom)在上世纪90年代对理性选择理论的批评中有力地指出了这一点。她写道，该理论有助于促进决策者之间的理解，即公民是不信任彼此的愤世嫉俗者，而这种理解由于这种思维模式所产生的政策而成为一种自我实现的预言。在21世纪20年代，我自己担心的不是理性选择理论，而是行为经济学对偏见的强调，这种偏见确实可能导致决策者认为公民既容易恐慌又无知。

因此，我在提供建议时较少关注具体研究的具体结果，而是更多地关注如何塑造决策者的总体思维模式:在做出决策和交流决策时，他们应该如何考虑受众?这些心理模型不应该只基于少数几项研究，而是应该基于整个系列的研究，平均而言，不太容易出现可复制性问题。

特别是，我发现，对危机行为的研究，反对公众容易恐慌的概念，对集体行动理论，鼓励信任的优先顺序，对保护动机理论，强调赋予人们权力的重要性，而不是简单地谈论他们的恐惧，对程序公平研究，强调决策中公正的重要性，并优先考虑透明的信息共享，都是有用的。不管是好是坏。

这种对决策者心智模式的关注让我看到了一个被忽视的研究课题。我们知道很多门外汉对人性的理解和假设。但是，决策者对人性的心理模型是什么?这些模型是如何被广泛覆盖的研究——例如行为经济学——所塑造的?

2.关注盲点。

在卫生危机中提供科学建议时，自然要把重点放在卫生方面，并考虑社会科学如何支持这方面的政策。例如，如何鼓励人们遵守卫生当局的建议?我们如何就疫苗问题进行有效沟通?但是，当决策者和流行病学家——以我的经验——看到社会科学在这方面的相关性时，你应该把自己看作是你所在领域的更广泛的代表，并问问自己是否存在其他学科(包括卫生研究)可能忽视的挑战。如果是这样，除了你，没有人能把它带到谈判桌上。例如，从社会科学的角度来看，许多针对疾病传播的干预措施可能会引发政治不满，并对人们的福祉产生意想不到的负面影响。例如，在丹麦，由于依赖跨学科的科学建议，因此提出了一项大流行管理战略建议，该战略不仅侧重于感染传播，而且明确试图平衡四个因素:感染、经济、福祉和公民的民主权利。

3.关注有助于识别问题的数据。

世界各地的决策者关注与病例、死亡和新出现的变异相关的数据。在这方面，社会科学所提供的是关于感染的行为前因的数据——例如，流动性和调查数据。人们是否有动力遵从建议，他们是否担心病毒的传播，他们是否觉得有能力保护自己和他人?此外，我正在指导的项目一直在收集关于疲劳、幸福感、对当局和政府的信任以及公众对不同干预措施的支持的调查数据。我们每周都与政府、当局、媒体和公众分享这些数据的描述性分析，有时甚至更频繁。尽管这些数据并不能说明如何解决问题，但它们可以帮助识别诸如合规性、信任和支持下降等问题。

这些数据也有助于——我相信，已经有助于——促进针对感染传播的更平衡的干预措施。如果决策者收到证据表明公民有遵守的动机，他们可以选择更温和的建议，而不是更严格的政策。通过这种方式，社会科学数据可以将大流行管理更多地推向一个联合生产过程，在这个过程中，公民的声音——包括他们的不满和支持——可以直接传达给决策者。这样的数据还可以在更有成效的方向上引发公共辩论，因为参与辩论的人不需要假设(有时是自私地)大多数人的立场是什么。

当然，这样的数据需要大量的资源。首先，在不断变化的危机中提供有价值的数据的关键是持续收集，一周又一周，快速分析和共享。其次，它要求在代表性方面优先考虑数据质量。例如，估计公众对一组限制的支持，通常需要更好的数据，而不是更常见的研究任务，即得出两个变量之间关联的可概括估计。

正如决策者在与公众沟通时需要揭示不确定性一样，科学顾问在与决策者沟通时需要敏锐地意识到围绕其建议的不确定性。在这方面，我认为，在大流行期间怀疑社会科学研究效用的人正确地指出了围绕许多具体研究的不确定性。这些不确定性涉及可复制性危机期间提出的问题，以及研究结果是否可以跨越时间和空间推广的内在困难。然而，这并没有使社会科学无用。

在大流行期间，社会科学在战术层面上的贡献可能不如健康科学，但我相信它们在战略层面上有很多贡献。尽管社会科学可能没有解决疫苗犹豫等行为问题的具体方法(不像制造实际疫苗的方法)，但它们可以通过拓宽决策者考虑的因素集，消除决策者之间关于公共行为的不正确和无益的假设，并对决策者面临的问题的严重程度提供基于证据的评估，来加强大流行管理。事实上，这可能是我们作为公民所希望从社会科学顾问那里得到的。毕竟，在大流行期间，几乎所有具体的政策决策都涉及政治权衡，超出了科学家的范围。是否应该引入疫苗授权?我们应该关闭学校或商店吗?面对这样的政治问题，社会科学所能提供的最好的方法就是增强决策者对相关权衡的理解。通过这样做，社会科学将更好地做出这些决定。

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