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在AI量产信息的时代，我们似被表象裹挟，难触社会深层肌理，诸多现实困惑待解。 而密钥，恰藏在常被忽略的“社会科学思维”里。

北京大学张静教授的著作《从故事到知识：政治社会学观察》（以下简称《从故事到知识》），便以跨学科的洞见、鲜活的现实案例拆解社科核心逻辑，为思维搭建实用指南。在采访中，张静教授畅谈社科思维价值，破解“不会提问”之困，以应对AI时代与社会转型所带来的挑战。

从“现象困惑”到“知识答案”

上观新闻：如今，很多人会被各种社会现象所困扰，小到生活琐事，大到公共议题，容易跟随自己的过往经验或听到的单一“故事”下判断，这也是《从故事到知识》的主要话题。这种“想读懂世界，却总停在表面”的困境，您认为其核心问题出在哪？

张静： 问题出在“缺少社会科学的思维方式”。我们习惯用“个人经验”或“单一视角”解读问题，却很少意识到社会现象背后有复杂的因果链条和系统逻辑。

社会科学要求把“故事性的现象”转化为“知识性的答案”。它不满足于“是什么”，更要追问“为什么”“怎么导致的”“如何系统性解决”。就像诺贝尔经济学奖得主那位印度裔学者，他研究贫困不仅仅是停留在“帮穷人”的目标上，他还用大量数据找出“富裕国家仍有贫困”的核心原因——这才是能指导政策的知识，而不是简单的道德呼吁。

上观新闻：《从故事到知识》书名体现了这种“从现象到本质”的思路，当时为什么会想到从“故事到知识”这个角度来写？

张静：“故事”是大家最容易接触到的——新闻里的个案、生活中的经历，都是故事；但知识是能传播、能复用的原理，是理解更多问题的钥匙。很多人注重看故事，却没有力图从故事里提炼出知识，这就是社会科学思维的缺失。

我写这本书的初衷，就是想搭建“故事”和“知识”之间的桥梁。书里前半部分讲的是“思维方法”——比如怎么从故事里找问题、怎么分析因果关系、怎么避免以偏概全；后半部分是“实践案例”——用这些方法分析现实议题。 不是要教大家记住某个结论，而是让大家了解如何“从故事里挖知识”。

上观新闻：有时，人们会觉得“社会科学离生活很远”，能不能举个例子，说明社会科学思维怎么用在生活里？

张静：太多了。比如年轻人选工作，很多人会纠结“这个工作薪水高不高”“离家近不近”，但用社会科学思维，会先想“我想要的长期目标是什么”——是职业发展空间？是工作生活平衡？还是能实现个人价值？然后倒推“这个工作能不能帮我实现这个结果”，如果能，就优先选择，这就是“从果倒推因”的思维。

我有个学生，毕业时在“出国读研”和“进国企工作”之间犹豫，他一开始觉得“国企稳定，先试试”。我问他：“你未来想做什么？”他说“想做国际政策研究”。那我就告诉他：“国企的工作内容和国际政策研究几乎无关，你做两年再出国，不仅专业断了，还得重新适应学术节奏，反而离目标更远。”后来他选择先出国，现在已经在相关领域工作了。

上观新闻：您在书中提到，社会科学思维的缺失，和我们的教育也有关——语文数学强调“观点”，但社会科学思维强调“因果”。

张静：我在书里举了高考语文题的例子。今年上海高考语文作文题目——由“专”到“传”，必定要经过“转”吗？问的是“对某个社会现象的看法”，考察的是“你的观点和立场”；而国外某所大学的招生题是，“你做过的最困难的决定是什么？怎么解决的？这个决定后来对你有什么影响”，这类问题考察的是“因果影响”。

这种差异会影响我们很久——很多学生进入大学后，写论文会用“我认为”“我觉得”开头，因为他们习惯了“表达观点”，却没有“用证据和逻辑支撑观点”。我把这些内容写进书里，希望读者能意识到“思维差异”，主动去补“社会科学”这一课。

从“怎么看”到“怎么想”

上观新闻：这本书并没有写得很通俗。现在很多社科书会刻意“降维”，用大量案例和段子吸引读者，您为什么选择保持专业性？

张静：一方面，我的通俗表达能力一向比较差。另一方面，社会科学的核心逻辑——比如因果分析、系统思维——没法用“段子”代替。 如果为了通俗，把复杂的思维过程简化成“心灵鸡汤”，那读者看完可能只记住几个故事，却学不会真正的方法，这就失去了书的价值。

我认识一个出版社的编辑，他说现在有些“社科畅销书”，读者看完觉得“很有道理”，但遇到实际问题还是不会分析。为什么？因为它们只给“结论”，不给“推导过程”。社会科学不是教你“怎么看”，而是教你“怎么想”——这个“想”的过程，必须有专业性。

当然，我也知道纯专业的内容会有门槛，但从反馈来看，读者是能接受的。比如我的另一本书《学习提问：如何提出有价值的研究问题》，没有任何段子，就是讲提问的方法，出版社告诉我，第一个月就卖了8000多本。这说明只要内容确实有用，读者愿意花时间去了解。

上观新闻：这本书的创作契机，是您的学生建议您把论文梳理集成，并扩展为一部著作。在整理这些论文时，您有没有遇到“取舍难题”——比如有些内容很专业，担心读者看不懂；有些内容很基础，又怕对学者没价值？

张静：确实有过纠结。一开始我想把所有方法类论文都放进去，但后来发现，有些论文太侧重某个细分领域，普通读者可能用不上，反而会增加阅读负担。

所以我定了两个取舍标准：第一，内容是“跨学科通用”的。社会科学包括社会学、政治学、经济学、管理学等，我选的方法希望让不同专业的读者都能用——比如因果分析、系统性提问，从描述到分析，从特殊发现到一般现象，只要是处于社会科学大类，几乎所有领域都需要这些思维。

第二，必须“连接理论与现实”。我不想要纯理论的内容，每个方法后面都要跟着案例——比如说明“系统性原因”时，用“国家财政崩溃”的例子，对比历史学家和社会学家的不同视角；讨论“因果关系”时，用贫困研究的例子，说明“是什么”和“为什么”的区别。这样不管是学生还是普通读者，都能明白。

这样的取舍也许会让书“两头不讨好”——学者觉得太基础，普通人觉得太专业。但后来看到读者反馈，发现担心是多余的。有个青年教师跟我说，他之前写论文总停留在“描述现象”，读了这本书里“因果分析”的部分，才明白“要找现象背后的影响关系”，后来他的论文发表在了核心期刊上。这说明“通用+实用”的定位是对的。

从“未解困境”到“未知缺口”

上观新闻：您在书里特别强调“提问”的重要性。现在很多人——不管是学生写论文，还是职场人做项目——都觉得“不知道该问什么”，您觉得为什么会有“提问的困境”？

张静： 提问需要一种想要弄明白、想要发现的动机，如果根本没有什么想要搞懂的，当然就不会提出问题。在这种情况下，要求他们提问其实是一种负担。

社会科学提问是朝向未知的，它们多数来自观察现象的未解困境。这可能不是解决问题，但是试图解答问题的开始。比如，“在职场怎么才能不内卷”就不如“为什么某些行业的内卷程度比其他行业高”，后者是更好的问题，因为它指向了“原因”，试图通过研究寻找答案。

比如有个学生跟我说，他想研究“年轻人的就业压力”，但不知道怎么提问。我问他：“你有没有发现，同样是年轻人，不同专业的就业压力不一样？这是为什么？”他意识到，原来可以从“专业差异”这个缺口入手，后来他的研究聚焦在“高校专业设置与就业压力的关系”，写得挺不错。

上观新闻：什么样的问题，能称得上是有价值的提问？

张静：看关注点。如果一个问题是“贫困群体有哪些特征”，比如“年龄、性别、地域分布”，这是关注“是什么”，结果一般是收集信息；但如果是问“为什么某些群体更容易陷入贫困”，就是在关注“为什么”，因为它在找产生“贫困”的原因。前一个问题较为基础，后一个问题从研究的角度说，价值更高些。

还要看“是否指向系统性原因，力求排除偶然因素”。比如研究“某个地区的贫困”，如果说“因为当地人生性懒惰”，这可能是指向个人因素；但如果说“当地产业单一，资源有限，就业机会少”，这就是系统性原因——经济和社会结构导致的贫困。

还有一条很重要，就是“是否能产出‘可复用的知识’”。关注因果的问题，答案能用到其他场景。比如找到“产业单一导致贫困”的原因后，不仅能指导这个地区的扶贫政策——发展多元产业，还能用到其他产业单一的地区；但如果只是描述“这里的贫困群体有多贫困”，只能用在这个群体上，没法对其他地区的类似问题产生有用性。

书里还有个熊彼特研究“财政问题”的例子：他说道，历史学家会关注“某君主的决策失误”如何导致财政崩溃，这是指向偶然因素；但社会学家通常会问，“现有制度为什么会让决策失误成为必然”，这是指向因果关系。后者的答案能帮我们改进制度，这就是有价值的提问。

上观新闻：怎么从一个宽泛的话题，聚焦到一个有价值的研究问题上？

张静：第一步，“把宽泛话题拆成‘现象+疑问’”。比如“年轻人就业压力”这个话题，拆成“现象：某专业毕业生就业率低；疑问：为什么这个专业的就业率比其他专业低”。

第二步，“评估已有答案”。比如“为什么这个专业就业率低”的问题，答案如果已经被很多研究证实，就需要联系证据评估这些答案是否正确。如果不正确，比如和现象不符，那么如何给出更正确的答案就可能是有价值的研究方向。

第三步，“把疑问和‘更大的问题’连接起来”。比如“为什么这个专业的部分毕业生能找到好工作”，可以连接到“高校人才培养与市场需求的匹配度”这个更大的问题上——这样你的研究就不只是关注“某个专业”，还能为高校专业调整提供参考，研究的价值就提升了。

从“不确定”到“确定”

上观新闻：现在AI发展很快，很多人觉得“AI能生成研究报告、回答问题，社会科学思维没用了”，您怎么看这种观点？

张静：这种观点犯了一个错误——把“信息”和“思维”混为一谈。AI能提供大量信息，比如“贫困的统计数据”“某个政策的实施情况”，但它没法帮你“分析信息背后的因果关系”“判断问题的系统性原因”。

比如你让AI分析“返贫现象”，它可能会给你“返贫群体的特征”“帮扶政策的内容”，但它没法告诉你“为什么这些帮扶政策没解决根本问题”——因为这个问题需要结合制度、文化、经济等多方面因素，进行系统性思考，而AI的核心是“整合已有信息”，不是“探索未知”。 如果完全依赖机器，人类的思考判断能力会降低。

还有一点很重要：AI的回答质量，取决于你的提问质量。如果你只问“返贫怎么解决”这种宽泛的问题，AI给的答案也会很宽泛；但如果你问“为什么某些地区的产业帮扶政策仍然导致返贫”——这个有聚焦、有因果指向的问题，AI才能给你更有价值的答案。而“提出高质量问题”的能力，正是社会科学思维的核心。AI是工具，能帮我们节省收集信息的时间，但“怎么用工具”“怎么从信息里挖知识”，还是要靠社会科学思维。

上观新闻：现在中国正处于社会转型期，在您看来，社会转型期给社会科学研究带来了什么机遇？

张静：最大的机遇是“有大量‘新现象’可以研究”。社会转型期会出现很多之前没有的问题。

我的书里有几个案例，是基于中国社会转型而产生的现象。社会科学研究能帮我们看清哪些问题是中国社会转型期特有的、哪些问题是人类共同的。

上观新闻：您觉得在社会转型期，普通人学习社会科学思维，有什么实际意义？

张静：社会转型期的特点是“变化快、不确定性高”，比如几年前热门的行业，现在可能面临调整；几年前的养老方式，现在可能不适用。这时候，只靠“经验”或“直觉”做决策，很容易出错，而社会科学思维能帮我们“在不确定中找确定”。

比如做职业选择，用社会科学思维，你会先分析“行业发展的趋势”——不是看现在哪个行业热门，而是看“未来5到10年，哪个行业符合社会转型的需求”，哪些需求会持续增长。然后再看“自己的能力是否匹配这个行业的需求”，最后做决策。这样的决策，比“跟风选热门行业”更靠谱。

简单说， 社会科学思维不是教你“怎么选”，而是教你“怎么分析选项背后的逻辑”——在变化快的时代，这种能力比任何“标准答案”都重要。

从“专业”到“破圈”

上观新闻：怎么才能让社会科学思维“破圈”，让更多人学会用它分析问题？

张静：首先，要改变“社会科学的传播方式”，“用现实问题做引子”。比如讲“因果分析”，不用先讲理论，而是从实际出发，从大家关心的问题入手，再讨论“怎么发现因果关系”。这样大家会觉得“这个思维对我有用”。没有用的东西不会有人愿意学。

其次，要让社会科学“走进教育”。现在中学教育里，社会科学思维教学少，学生只能到大学后才接触。如果能在中学加入一些“因果分析”“系统性提问”的训练——比如让学生分析“某社会现象的原因”，而不是只写“对现象的看法”——就能从小培养大家的社会科学思维。

媒体也可以多做“深度解读”的工作。很多媒体报道社会现象，只停留在“描述”，如果做一些“现象背后的逻辑”的分析，就能让更多人了解社会科学思维。

上观新闻：最后，能不能给普通读者一些建议——怎样开始学习社会科学思维？

张静：从“多问‘为什么’”开始。比如看到一个社会现象，不是停留在“我觉得怎么样”，而是思考“为什么会这样”；做决策时，不是只看“眼前的搞定”，而是多问“这个选择会导致什么结果”。多养成“找原因、寻结果、想逻辑、助推论”的习惯，慢慢地就会发现，自己开始用社会科学思维分析问题了。

社会科学思维并不“高大上”，它和日常选择密切相关，只要愿意从“多问为什么”开始，每个人都能受益。

《从故事到知识：政治社会学观察》

张静 著

东方出版中心

原标题：《解锁世界真相的钥匙，不是找答案，而是会提问》

本文作者：解放日报 王一