查爾斯·默裡與《鐘形曲線》的真正問題

這本1994年的書,如今不幸地再次興起,調查了智商的種族差異——但對其作者的動機卻不誠實

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本文發表於《大眾科學》的前部落格網路,反映了作者的觀點,不一定反映《大眾科學》的觀點


他又回來了。最近的大學抗議活動再次將查爾斯·默裡推上了新聞週期,他復甦的書籍銷量表明,宣傳並非全是壞事。二十多年來,徹底否定他最著名的書,1994年的《鐘形曲線》,的嘗試都失敗了。這是因為他們反覆錯過了最強有力的攻擊點:一種無可辯駁的——儘管是編碼的——對偏見的認可。

《鐘形曲線》(與理查德·赫恩斯坦合著)仍然是報告智商分數種族差異的現代旗艦著作。美國黑人的平均得分低於白人(這不是該書的主要重點,但它是核心和主要的關注點)。儘管進步人士不想聽到這樣的話,但這本書清楚地表明:這在資料中。隨著這本書的地位完好無損,廣大的業餘社會學家可能會透過簡單地指向它來為某些刻板印象辯護。至於推倒這本書的嘗試,大多數批評家都攻擊它的推理或來源(或作者與更臭名昭著的來源的聯絡)。但這些觀點實際上應該在徹底的反駁中佔據次要地位。讓我清清嗓子。

《鐘形曲線》透過它沒有說的內容來認可偏見。這本書在任何地方都沒有提及為什麼它要調查智商的種族差異。由於從未明確說明報告這些差異的原因,作者們傳遞了一個不言而喻但明確的結論:種族是判斷一個人是否可能具備某些能力的有用指標。即使我們假設所呈現的資料趨勢是可靠的,這本書也讓讀者自行推斷如何最好地利用這些見解。最終效果是預設認可基於種族對個人進行預先判斷。


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《鐘形曲線》的讀者也確實會應用這些種族資料。畢竟,資料在今天非常熱門——原因正是它推動了更好的人人決策。我自己也在大資料領域工作;我創立了 Predictive Analytics World,這是一個國際會議系列,旨在推動資料科學在各個領域的部署。組織正在利用資料來更好地決定給誰發郵件、批准貸款、調查、監禁、安排約會或用藥。對經驗性的、基於事實的方法的信任正在增長。正如 20 世紀的技術專家威廉·戴明所說,“我們信仰上帝;其他人都必須拿出資料。”

來自資料的見解也可能在個人方面為您服務,決定信任誰、與誰交朋友、僱用誰、租給誰,甚至與誰結婚。但是,如果您根據一個人的種族或其他受保護的類別做出此類決定,就會有一個名稱。即使您將種族趨勢解釋為完全源於環境因素(而不是認同存在遺傳成分的成問題的說法),這個標籤也適用。這種做法被稱為偏見。

這不是“政治正確警察”在說話。雖然偏見打破禁忌,踩到雞蛋殼,並以不公平傷害人們的感情,但這僅僅是開始。它的全部危害達到了更加可怕的極端。人格和個性是神聖的。透過類別進行判斷是非人化的縮影。它限制了個人的機會和生計,並助長了整個群體常常是自我實現的、系統的劣勢迴圈。它也限制了預先判斷者透過個人先前的行為、選擇和品格來完全評估一個人的潛力。這就是為什麼“公民權利”這個詞聽起來不錯,而“偏執”則不然。

奇怪的是,《鐘形曲線》錯誤地承諾它將以公共政策的形式推薦這些種族趨勢的具體用途。如果您經歷了這場風暴並讀完這本冗長的書,您會發現,到最後,它從未這樣做過。在最後一章(第 22 章)中,當它最終給出一些期待已久的政策建議時,它們與種族沒有任何明確的聯絡(它們怎麼可能有聯絡呢?)。建議的政策包括更簡單的稅法、減少可能刺激低收入人群生育的政府福利,以及增加基於能力的移民篩選。作者是否暗示移民篩選可以部分基於種族?令人遺憾的是,這至少是一個合理的解釋。更何況,在本書的前面,他們說,“拉丁裔和黑人移民至少在短期內對智力分佈產生了一些下行壓力。”

值得指出的是一個令人震驚的失誤,作者們似乎無意中承認區別對待黑人是可行的(我覺得我抓住了他們的把柄)。具有諷刺意味的是,它是在警告讀者對種族趨勢的遺傳解釋不應意味著對個人的 [更多] 偏見的部分中。當提出一個思想實驗,讓讀者想象智商差異已知完全是遺傳性的時,他們建議您問自己,“如果已知黑人/白人差異是遺傳性的,我對待黑人個體的方式會與我對待差異是環境因素的方式不同嗎?” 這明白地暗示了人們可能已經在首先以不同的方式對待黑人個體。

《鐘形曲線》對這個問題保持著某種令人毛骨悚然的沉默,從而刺激讀者按種族進行預先判斷。令人震驚的是,這部數百頁的鉅著從未真正說明人們應該如何利用有關種族差異的資訊,也從未試圖引導讀者遠離種族預先判斷。考慮到這是一本流行科學暢銷書,它全面涵蓋了大量的子主題和警告,並在通篇保持了真正熟練和清晰的寫作風格,這是一個令人髮指的、魯莽的疏忽。因此,我們必須稱這本書的真實面目:種族主義。

Eric Siegel, PhD, is the author of Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie or Die, Revised and Updated Edition (Wiley, January 2016), founder of the Predictive Analytics World conference series, executive editor of The Predictive Analytics Times, and a former computer science professor at Columbia University.

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