当我在2004年开始田野研究时，自以为从此告别量化研究的学习了，不是说不再从事量化研究，而是无需再关注量化研究新技术、新模型的发展。此前主要从事量化研究，需要不断汲取新的分析手段。随着研究兴趣的转变，学习方向也相应变化了。

　　 几年前开始的一个新研究项目，涉及到自己不熟悉的网络分析方法。起初期待只需大致了解，借用合作之力来进行这个项目。但在实践过程中发现，若不在方法上有切实把握，难以深入思考和探究，于是决定学习新的量化方法。

　　 不料这一决定打开了潘多拉盒子。这一领域不仅仅需要网络分析技术，还需要学习全新的统计知识和统计模型，因为网络资料与传统统计学关于样本独立同分布假设（iid）迥然不同。雪上加霜的是，已熟悉的程序软件处理网络资料力不从心，又要学习新的程序语言（R语言），更兼近年来恰逢网络研究发展活跃时期，新的统计模型和分析技术犹如井喷般涌现，令人应接不暇，也留下一地废品垃圾，作为新手从中筛选，事倍功半，浪费了不少气力，自不待言。

　　 几年下来，虽然花了一些气力学习方法，但同时在不同项目间穿梭，未进入量化研究状态。直到最近大半年才下决心暂时搁置其他项目，集中精力学习新的量化方法。于是又体会了一把小学生般的学习过程，也因此有了新的感受，其中印象最为深刻的是学习环境和学习媒介的巨大变化。

 

一

　　 

　　 最初学习量化方法是在研究生阶段，是许多年前的事情了。那时的量化方法学习完全是通过正式课程完成的。通常的形式是，老师在课程上传授统计方法，辅以作业练习、研究实践，学生在这些过程中逐渐把握量化研究方法和应用。这种形式很是有效，直到今天在各大学的研究生教育中仍然普遍采用。我给研究生讲授统计方法多年，也一直采用这一形式。

　　 记得那个时候还没有个人电脑，学生（研究生）需要来到系里的计算机房里使用计算机做统计分析实践。计算机房间不大，电脑台位环绕四周墙壁，中间是共享空间，显得十分拥挤。大家面壁在电脑屏幕前操作，碰到统计或程序问题，转身问其他同学，几秒钟内就可以解决。量化方法学习提供了同学间熟悉交往的媒介，营造出一个集体互动、团队学习的氛围，计算机房里穿梭熙攘，好不热闹，许多隐性知识都是用这种方式传递的。

　　 十多年前我回系任教，注意到计算机房大多时间空无一人。想想也能理解，现在每人有了自己电脑， 各自可以通过无线网络与全世界随时随地关联起来，不再需要特定的场所和时间来聚集相会了。过去的计算机房经历只留下了偶尔怀旧的思绪。

　　 

二

　　 

　　 这次重新学习才发现，学习的媒介和渠道发生了巨大变化，可以完全摆脱传统的学习模式而达到学习目标。首先，网上视频代替了课堂，无需身临教室也能聆听教诲。我在网上看了两门网络课程的视频，均为领域中的重要推动者所授。不仅如此，Youtube上存放着众多关于网络分析专门课题的视频，可以说应有尽有，尽其所需。

　　 学生阶段学习量化方法时，周围有一个“团队”，可以随时转身询问周围的同学。与此相比，自学的最大困难是，有了问题难以随时求教。例如学习新的程序语言时，一点小问题可能会卡上数小时。后来发现网络上有丰富的Q&A资源。编程序时出现问题，只要把“error message”拷贝到Google上，就会发现已经有人提出过同样或类似问题，而且已经有若干热心网友的解答，甚至延伸讨论。网络资源之丰富令人惊讶，实践至今还没有碰到过在Google上毫无线索可寻的情形，可以说比在计算机房转身问同学还有效率。

　　 还可以通过email直接向素昧平生的学者远程求教，而且总会得到对方的热心帮助。有一次使用一个网络分析软件时，总是碰到bug，费尽九牛二虎之力仍不得其解，于是给软件两位作者（一位在波士顿、一位在德国）发信求教，在24小时内收到两人的回复，指点我下载最新软件，解决了bug问题。还有一次，在Google Scholar上发现一篇和自己研究相关的短文。发信给作者询问是否有完整论文可供阅读。通信后才知道对方是一位博士研究生，他不仅提供了自己正在写作的博士论文一章，而且附上分析所用的数据和R codes。后来在跑他的程序时碰到一些小问题，还有若干次email来往。此外，还可以按图索骥地通过Google Scholar寻找到各个领域中相关文献，大多还可以直接下载。

　　 简言之，这次的重新学习，大多是在网络社区和陌生人群中进行的。

　　 

三

　　 

　　 对比读研期间和新近的学习经历，前者是在结构化的团体环境中实现的，后者则是在松散的网络社区中发生的。两者间在组织结构、资源分布、学习方式诸方面都有着令人回味的不同。

　　 先看组织结构。科学技术改变了组织形式。Charles Tilly在其著作Big Structures, Large Processes, Huge Comparisons中提到，当代社会的基本形式仍然是19世纪大工业时代的遗产：整齐划一的厂房、聚集扎堆的商场，排列有序的教室等等。但随着科学技术的发展，不同领域中的组织方式已经发生了巨大变化。上面谈及的学习方式的演变即是一例。现在的学习环境正走出高度组织结构化的模式，趋于更为松散多元的方向。其实，视频教学、远程交流、弹性时间、网上购物等形式不都超越了传统的组织结构吗？

　　 是不是可以说，互联网的出现从根本上改变了信息/知识的分布和流动形式？据说MIT在若干年前已经把所有课程都放在网上，现在许多名校都在从事类似的工程。过去的名校名课名讲难以寻觅，现在打开Youtube或类似社会媒介，触键可得。这种氛围有利于打破知识垄断和封闭。记得我读研期间，斯坦福社会学系是当时统计方法热门前沿的“事件史”统计模型大本营，而且此类资料分析的统计软件绝无仅有，正在此地。许多外地学者远道前来学习取经，曾听到“朝圣”的比喻。而本系学生近水楼台，学到最为前沿的分析技术，加上实质性领域训练，在寻职市场上很是抢手。不难想象，在现在的网络社区中，这种知识垄断的局面已经难以出现。

　　 组织形式、信息/知识资源的分散化、多元化有怎样的社会学意义呢？当人们在一个松散多元的结构中学习与交流，无需在一个等级结构中获得资源或指令；当一个团队员工无需谋面而可通过远程通讯方式交流和完成任务；当人们有着多重来源的信息和资源，而不再受垄断力量所限，不难想象，这些趋势必将引起社会关系、权威关系的深刻变化。

　　 当然，这些变化也提出了新的问题。如果说人们在很长时间里摸索出了课堂教学与学习的套路，那么，面对今天的多重信息渠道和知识来源，好的学习过程是怎样呢？需要有怎样的基础训练和技能来有效地利用多重信息和知识来源呢？如果说传统的权威关系难以维系，新的权威关系是怎样的呢？这些已经不是关于遥远未来的想象，而是今天正在面对、需要解决的问题了。

　　 大处着眼，不同的文化和政治制度会以其特定的定势来应对新一轮科技革命。经济史学家Landes在一篇题目为“Why Europe and the West, Why not China” 论文中提出，在历史上几次大科技革命的前夕，中国均处在科技发展的前沿，但每每与科技革命失之交臂。其中重要原因之一即是权力体制抵制变革，因为科技革命改变了传统的组织方式，也因此威胁到传统治理模式和权力结构。Landes非中国史专家，使用的史料陈旧。不过，类似的命题在李约瑟、黄仁宇、余英时等学者笔下亦反复出现。今天似乎又处在类似的历史抉择点，何去何从，且拭目以待。

　　 就个人学习体会来说，两点感受。第一，心态很重要。学习新技术，起初不免走弯路，事倍功半。但想到“一万小时定律”，知道这是“一万小时”精通知识的过程，于是欣然接受之。第二，年轻时打下扎实量化基础很重要，许多新模型都是同一主旋律上的不同变奏，有了好的基础对于继续学习有事半功倍之效。

　　 做学生过程中也会纠结，花费如此时间，如果在已熟悉领域中从事研究与产出，岂不更有成效？但新知识、新视野、新感受有着更大的诱惑力，只好随心所欲了……

 

文章来源：管理学季刊

本文责编：陈冬冬
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转引日期：2018年8月11日