2024年，享誉世界的诺贝尔经济学奖得主Daniel Kahneman（丹尼尔·卡尼曼），在90岁生日三周后，飞往瑞士，并通过邮件向朋友们预告了自己的辞世。他在瑞士一家机构的协助下，主动结束了自己的生命。这位对心理学和经济学做出巨大贡献的研究者，永远地离开了我们。
Kahneman的父母来自立陶宛，移民至法国。他在纳粹占领下的巴黎长大，全家人四处逃亡，二战结束后移居至英属巴勒斯坦托管地。这些经历成为他后来进入心理学的部分原因。他和同事先后提出“锚定”、“前景理论”、“聚焦错觉”等一系列概念，极大地推动了心理学和经济学的发展；《思考，快与慢》所阐明的“双系统”更是改变了许多人对心智的看法。他也被人们尊称为“行为经济学之祖父”。
然而，Kahneman晚年却对自己曾提出的“前景理论”产生了怀疑和失望。在与荷兰蒂尔堡大学Gideon Keren的书信中，他对理论和模型在心理学中的价值提出了很多质疑。
美国期刊《心理科学观点》刊登了Keren的散文，该文回忆了Keren与Kahneman的书信往来。据此，该文探讨了一系列更广泛的问题：心理学研究的方法和目标是什么？有哪些内在局限？研究者到底是更应该追求精确的模型和理论、还是精彩的故事和叙述？
从这些书信中，我们可以看到，Kahneman晚年对精确的理论和模型不留情面，直斥其弊大于利、白费力气；而Keren则坚称“心理故事”模棱两可、很可能被误解。两人的观点分歧如此严重，以至于他们都相信对方已经误入歧途。
“对于「科学究竟是在做什么」，我们持有不同的看法。你认为，进步就是提出精确的理论。而我认为，进步就是做出并描述有趣的发现。”
——Kahneman（私人信件）
在我与Daniel Kahneman的长期书信往来中，这是第一句话。Kahneman已离我们而去，他是过去半个世纪里比较杰出的心理学家之一。在我发表了对于「双系统」理论（"two-system" theories）的批评意见（例如，Keren，2013；Keren & Schul，2009）之后，我和他之间发生了这段书信往来。
虽然我们的通信是由颇具争议的双系统问题所激发的（综述见Melnikoff & Bargh，2018），但是后来，我们的对话转向了更宽泛的问题：心理科学所要追求的明智而现实的目标是什么？以及，通过什么方式去实现？本文概括了这些书信的主要观点，并简要评估了这一领域未来发展的一些可能方向。
不可能精确
让我先从Kahneman的那句质疑开始：精确理论（precise theories）是否真的是“这场游戏的名字”？
在本文中，我把「精确性」（precision）解释为，心理学研究背后的细致程度，尤其是与测量有关的细致程度，也就是说，对同一个条目或构念开展测量时，不同测量的结果彼此有多接近。
在我的第一封回信中，我先指出，我很早以前就意识到，那种也许适用于精密科学（尤其是物理学）的严格科学要求，不能完全适用于心理学（很可能是根本不可能适用的）。因此，宽泛地说，我同意Kahneman的看法——他在给我的第一封信里写道，追求精确性的企图是不会有好果子的，因为，心理学不可能实现精确性。
为什么心理学无法达到字面意义上的（全面的）精确性呢？原因有几个。对这种不可能性的一个解释（或者说，也许是一种反思）是，人类行为伴随着大量噪声。Kahneman在他的最后一本书《Noise》（Kahneman等人，2021）中很有说服力地展示了这一点。虽然这本书主要关注的是人类判断中的噪声（例如，医生的诊断、法官的判决、对求职者的评估、指纹分析），但毫无疑问，这一点几乎可以推广到任何人类行为。即使是在高度控制的心理学实验里，也总存在着这样那样的变异。研究者会试图通过让所有不在研究范围内的变量保持固定（或者使用大样本以最小化变异）来控制它。然而，严格控制往往将其它变量以及各种交互作用可能带来的影响弃置不顾。因此，一旦把研究应用到实验室之外的行为中，噪声就会戏剧性地增加，正如Kahneman和他的同事们所展示的那样。
变异意味着，从实验的结果，推广到现实世界中的现象，并不是一件直接的事（充其量也只是概率性的）。更进一步说，实验数据需要经过统计分析和解释。然而，正如Cohen（1990）指出的那样，“统计归纳并没有皇家大道（并没有捷径）”，“研究者的知情判断是数据解释中的关键要素”，而且“事情需要时间”。简而言之，每位研究者的知情判断都可能决定了相关参数如何设定，同样也决定了其如何解释结果并得出结论。
阻碍精确性的因素：概念模糊与测量困难
心理学缺乏精确性，有两个彼此相关的重要原因：心理学构念缺乏明确无歧义的定义、测量起来很困难。心理学构念通常是难以捉摸的——它们不精确，也没有得到良好定义（例如，Danziger，1997）。Keren和Breugelmans（2020）指出，心理学家在使用心理学构念时，常常搞得好像它们是精确的、定义清楚的；但通常并非如此。定义得很差的抽象概念（例如“效用”、“幸福”、“风险”、“后悔”）、它们在心理学中的操作化、它们在实验中的定义，三者之间明显存在鸿沟。大多数心理学概念缺乏精确定义，这会带来严重的测量困难，进而导致原本设想中的精确性无法实现。
甚至，连最早的计算机发明者之一Allan Turing，也意识到概念具有难以捉摸的特性（Turing，1950）。他问：“机器会思考吗？”他注意到，“机器”和“思考”这两个词都无法被准确界定，因此，这个问题在某种意义上其实没有意义。（由此，他转而提出了一个关系非常密切的问题，并建议通过一种叫作「模仿游戏」的游戏来回答这个问题。他认为，这也许能提供一些合理的启发。）
Hutmacher和Franz（2025）正确地指出：“心理学概念在本质上就是模糊的。它们的含义、它们的适用规则，都不是确定的。”这并不是说心理学构念没有意义——在日常交流中，我们都能理解“理性”、“效用”、“后悔”、“注意”等词是什么意思——但是，大多数概念的精确定义是无法获得的，因此也就无法被准确测量。
例如，「智商」并不是一个定义良好的概念，除非有人辩称“智商就是智力测验所测量的东西”，但这显然是循环定义。不过，在日常交流中，它的确是一种表达一般心理能力和智识能力的方式。
再举一个来自行为经济学和决策领域的例子——“效用”这个词（utility）。“效用”并非一个具体的术语。尽管我们在交流中会使用这个词，我们使用它时，常常搞得好像它的含义是已知的，且每个人理解的方式都一样。实际上，它永远不可能被定义为精确且没有歧义的东西。Kahneman与Amos Tversky合作提出了「前景理论」（prospect theory）（Kahneman & Tversky，1979；Tversky & Kahneman，1992），把它作为期望效用理论的一种可能替代方案。到了他生命后期，他也意识到了这两种理论各自的缺点与局限。我后面还会详细谈到这一点。
最后一个例子是“主观幸福感”这个概念（例如，Kahneman & Krueger，2006）。这是一个多维概念，因此，可以用不同方式去把握，具体取决于强调的是哪些维度。许多研究者默认，这个概念对所有人来说都被同样地理解，而且理论上可以被精确评估；但这一点其实很值得怀疑。Wojcik等人（2015）回顾了几个大规模研究，得出结论，这些研究“揭示了幸福差异如何会以相互矛盾的方式表现于行为和自我报告之中”。
由于心理学概念本身具有多义性，理论就会有不止一种解释方式，也可以通过多种方式来检验。造成这种状态的关键原因之一，Robyn Dawes已经观察到了：不同于物理学，世界上并不存在「心理现实」（psychological reality）；然而，很明显，心理学家往往默认世界上存在着这种“心理现实”（Dawes，1972）。
有人也许会争辩（正如本文一位审稿人所说），心理学概念可以代表个体的内部现实，当个体观想这种现实时，这种现实就存在于其心智之中。
然而，研究者并不能进入个体的心智。更不用说，不同个体对于同一状态或同一概念，可能有不同解释，从而使他们感知到的现实各有不同。因此，大多数心理学概念并不存在单一定义。也正因如此，正如Kahneman所言，精确性是不可能实现的。
物理学直接对应于一个（人人共享的）现实。像温度（无论摄氏、华氏、或任何其它温标）或距离（无论英里或公里）这样的测量，都是单维的、定义明确的，因此是有意义、易于理解的。相比之下，心理学概念并不对应于一个现成存在的（人人共享的）现实，而且通常是多维的，因此它们的测量到底意味着什么，是值得怀疑的。这很可能是为什么心理学概念会以变异和噪声为特色的主要原因之一（Kahneman等人，2021）；而物理测量则是清楚的、被认为毫无歧义的，至少在牛顿物理学中是如此（但不同观点可参见Michell，2005）。的确，正如Trafimow和Fiedler（2024）指出的那样，“一种惊悸、焦虑、或直觉已经持续了超过一个世纪：心理学理论不像物理学理论那样扎根于基本规律之中”。
心理学概念的精确性如此脆弱，一个后果是：对于任何心理学构念，我们都无法以可靠且真实的方式测量，除顺序量表外没有别的测量方法（例如，Franz，2022）。顺序量表所包含的信息是有限的，但大多数研究者在分析和评估结果时，却假装它们是等距量表、甚至等比量表（关于使用“支配”统计来回答顺序问题，见Cliff，1993）。
20世纪70~80年代，围绕测量理论，有许多富有创造力且很有成果的工作，后来被总结进三卷本著作中（Krantz等人，1971；Luce等人，1990；Suppes等人，1989）。不过，正如 Cliff（1992）和Falmagne（1992）所指出的那样，这些工作对科学心理学的发展几乎没有产生什么影响。在过去几十年里，心理学中的测量问题在很大程度上被研究者忽视了。多数心理学研究就这样开展下去，仿佛根本不存在什么测量问题。也就是说，它们错误地假定并使用了等距量表或等比量表。
Kahneman晚年对前景理论感到失望，并提出批评，可能的原因之一恰在于，他意识到该理论所隐含的测量假设根本不切实际。
模型、理论、范式
Kahneman非常清楚测量方面的局限及其后果。这大概也是他怀疑精确理论和模型的重要原因，尤其是在心理学中。在一份未完成、也未发表的手稿中，他批判性地评估了「前景理论」——这是他40年前与Tversky一起提出的理论（Kahneman & Tversky，1979）。这份手稿体现了一种很有思考深度的科学态度：他毫不犹豫地批判性审视自己过去的科学工作。
这份未完成的手稿提出了一个重要的问题：是什么令一个理论得到接受和尊重？
回答这个错综复杂的问题，超出了本文的范畴。不过，本文仍然可以指出一个合适的理论或模型应当具备的一些重要特征，也就是说：
- 该理论/模型应当突出所研究之现象背后的核心变量，同时压制次要或无关变量的混淆；
- 该理论/模型应当可以被准确表达出来（理想情况下是用数学模型来表达）；
- 该理论/模型应当尝试阐明某个有趣的概念或观察，以因果关系的形式内隐或外显地阐明（Hogarth，1986）。
在考察前景理论时，Kahneman认为，这个理论的一项重要贡献是，凸显了「损失厌恶」（loss aversion）这一概念。这个概念的意思是说，人们对收益视角和损失视角的评估是不对称的（例如，损失1000美元带来的痛苦，相比获得1000美元带来的快乐，要更大）。不过，他进一步指出：“损失厌恶其实只用几句话就可以说清楚，根本不需要前景理论那套数学机器。而且，它当然也完全可以用另一种形式呈现，也许写成一篇随笔就行。”（事实上，在前景理论出现之前很久，损失厌恶就已经被提出过了。）（Peeters，1971）Kahneman的结论是：“如果损失厌恶只是作为一个孤立的主张被提出来，或者作为某个已被否定的理论的一部分被提出来，学术共同体恐怕根本不会理睬它。”
Kahneman对「形式模型」（formal models）的怀疑，并不只限于前景理论。在另一份未发表的手稿《关于扩展范式的笔记》中，他试图评估决策研究的整体框架，并指出，“人的行为太丰富、太复杂了，如果不先把它过度简化，就无法理解。问题在于：应该怎样简化？”
他提出，一种简化路径是，把“某个特定情境当作一个模型，用来代表更广泛的一大类人类情境；然后研究这一情境中的行为，把它作为更大领域中行动的模型。”比如，行为决策研究长期被所谓的「博弈范式」主导。按照这一范式，研究博弈决策，被当作研究一般决策行为的替代指标。决策者被假定为“一个有限理性的赌徒，正在从当前可得的一小组赌注中选出最有利的一项”。
他还指出，一个通用范式会让某些现实世界现象更容易被看见和表征，但与此同时，它也可能使现实中被压制的其它方面更加难以得到表征。举例来说，赌博范式聚焦于与决策有关的认知推理过程。这里的决策，是从若干个带有具体结果的选项中做选择，而且，这些选项是以已知且明确的概率来描述的（这个假定本身就值得质疑）。相比之下，它压制了那些可能存在的、却难以界定的后果，比如情绪和预期情绪等方面的因素（例如恐惧、希望、后悔），并且完全忽视了不易度量的结果。再比如，博弈范式如此严苛地强调“最大化”，但在现实生活中，追求满意往往可能更合乎实际。
虽然Kahneman承认，博弈范式有助于发展精确的数学模型，但他仍然质疑它是否真的有效。他明确写道，他和Tversky“当时的想法是，我们是在把博弈决策研究当作研究其它决策的替代方式。多年以后，我对我们当时究竟在做什么，就没有那么确定了。”因此，他质疑的是这一范式的外部效度，而这一点恰恰是期望效用理论的主要基础之一。这个问题往往被忽视（见Lopes，1981），或者过于频繁地被轻描淡写。
假定人们会把自己的决策看成赌博，我们可以毫不含糊地说，这种假定不切实际；同样，假定人们知道概率、计算概率，这个假定也显而易见地违背现实。
Von Neumann和Morgenstern（1944）为现代期望效用理论奠定了基础，他们就写道：“概率常常被可视化为一种主观概念，多少有点儿像一种估计。既然我们打算用它来构造对效用的个体化数值估计，那么上述概率观就不能满足我们的目的。因此，最简单的做法是坚持另一种有充分基础的解释——把概率理解为长期频率。这恰好提供了所需要的数值立足点。”值得肯定的是，Von Neumann和Morgenstern明确说出了他们这个不太可能合乎实际的假定。和他们一样，Savage（1954）区分了充斥着复杂性的（根本不可能被完整设想的）真实世界和模型、理论背后的那个小得多、也简化得多的（想象中的）世界。
虽然Kahneman没有直接提到Von Neumann和Morgenstern的那个有力（但可能不切实际）的假定，但我猜，诸如此类的例子致使他开始怀疑：数学理论在心理学中的贡献，本质到底是什么？
在那份未发表的手稿中，Kahneman回忆了他与那位决定接受“前景理论”论文的《Econometrica》编辑的会面经历。这个细节很符合我的推测：“我问他：是什么让你决定接受一篇由心理学家撰写的论文？我本来希望他会提到某个观点，也许是损失厌恶——这是我个人最喜欢的部分。但他笑着回答说：我喜欢里面的数学。他这话恐怕不完全是开玩笑。”
顺便说一句，并非只有心理学出现了类似于Kahneman这样的保留态度，认为严格而精确的数学模型的价值被高估了。物理学家Sabina Hossenfelder出版了一本发人深省的书《在数学里迷了路：美学如何导致物理学家步入迷途》。该书认为，理论物理学过于关注数学模型的优雅与美感，却没有更深层地理解其背后的物理现象（Hossenfelder，2018）。换句话说，自然规律很可能比数学模型表现出的那种优雅、简洁、美的模式要更复杂，未必遵循这些美学特点。
Kahneman对判断与决策领域也得出了类似的结论。他说：“我不再相信我们有可能构建一种理论，它关涉的哪怕只是中等复杂的博弈，同时做到精确、真实、还算简洁。”
理论与模型 vs.有趣的观察和故事
让我们回到“无法做到完美精确”这一点。我与Kahneman的这些书信往来，折射出了一个问题：研究心理现象的两种总体路径，各自有什么优缺点？
一种路径是：在观察的基础上做抽象，并据此发展出理论或模型，最好是数学模型。模型是建立在（明确的）严格的假定之上的，因此形式上看会更精确。但与此同时，能够从模型中推导出来的推广也是受限的。此外，任何模型都包含一个“翻译问题”，也就是如何从理论概念走向现实世界概念。赞成使用理论和模型的人，会强调它们的好处：它们能让假设被准确表述出来，随后再通过对比由假设所推导出的预测和获得的数据（通常借助统计工具）来检验假设。不过，这种连贯的模型检验程序，并不能解决转化到现实情境中的复杂过程。
虽然我同意Kahneman的看法——完美的精确性是不可能的，尤其是在心理学中——但这显然并不意味着理论和模型毫无价值。在这个根本点上，我们最终还是有些分歧。理论和模型为提出假设和严格检验假设提供了框架。比如，Hogarth（1986）把模型看作是用因果关系语言表达出来的工作假设。他认为，模型之所以有用，是因为它们具有“描述上的经济性，并能提示我们一些乍看之下并不明显的启示”。Kahneman大约并非看不到模型可能带来的好处，只是他可能担心：这些好处只有很少一部分人能接触得到。
Kahneman提出的另一条路径是：用一个扣人心弦的故事，去描述他所说的“有趣的发现”（interesting discoveries）。有趣的发现，可以来自偶然的观察，也可以来自集中的观察，但不一定非要是严格控制的观察。
但问题在于：到底什么叫作一个扣人心弦的故事呢？是否存在普适而无歧义的定义？为免误解，我只好在此大段直引Kahneman的原话：
“用我的话来说，心理学故事（psychological stories），就是一种把事情整理到一起、打包成若干块（chunks）的方式——这些块在人们的心智中运作良好，会在恰当的时候浮现出来，帮助人们理解事件，通常是通过凸显那些原本容易被忽略的共同点。我认为，很多有用的心理学工作就是这样做出来的。是否成功，衡量标准就是：它能预测多少新的观察，它能给人们的理解带来多少满足感。（是的，这听起来的确有点儿像文学了。）
“我终己一生都在讲述这种故事、提出这种概念，又或者说，我将自己的一生错误地浪费在这些事上了。心理努力、代表性、损失厌恶、属性替代、反事实心理学……这里面没有任何一个可以称得上令人满意的「科学」；但证据表明，它们对很多人是有用的，哪怕也有人很鄙视它们。也许最好的例子，就是前景理论中的“参照点”（reference point），在很大程度上，它从未被明确定义。偏爱精确性的人，很多都反对它；但我却认为，它一直是一个非常有用的概念。”（Kahneman，私人信件）
用Kahneman的说法，“有趣的发现”可以通过不止一种方式来探索。一种常见方式是，使用控制良好的实验设计，来检验某种关于有趣发现的具体解释或阐释。比如，对损失厌恶开展实证检验，并考察可能影响它的潜在变量（例如，Schmidt & Traub，2002）。
另一种方式则是，展示某个有趣发现真的存在。Sugden（2005）把这种展示称为一种「展品」（exhibit），它包含“一个实验设计，这个设计能够可靠地诱发某种令人惊讶的规律，通常还会搭配一个关于其背后的因果机制的非正式假设”。比如，Asch（1956）的从众实验，就是对从众现象的一个非常清晰的展示。不管这些实验在方法上可能有什么问题，也不管人们对其结果的精确解释有何分歧（例如，Friend等人，1990），这些实验都毫无疑问地展示了从众现象的存在。同样，尽管Milgram（1963）的研究在伦理和方法上都遭到批评，它仍然揭示了服从现象。需要注意的是，展示不是解释（demonstrations are not explanations）；Asch和Milgram的实验都应被看作展示，而不是明确的解释说明。
Asch和Milgram的实验之所以不同凡响，是因为它们展示了：这些现象竟然可以通过简单得出人意料的方式、在很容易出现的情境下被激发出来。按照或许天真的想法，人们往往根本不相信从众和服从会在这些情境中出现。这些实验情境被认为照亮了核心的心理学概念（用Kahneman的话说，这就是“有趣的发现”），并且还能让研究者进一步探索现象的边界、调节它的潜在手段。换句话说，Kahneman的观点是：有趣的观察和展示是很好的起点，从这个起点出发，研究者可以再跟进做更系统性的、更受控制的实验。
甚至连Tversky和Kahneman最初那些开创性的研究（Kahneman等人，1982；Tversky & Kahneman，1974）——这些研究提出了代表性、可得性、调整、锚定等判断偏差——也可以被理解为对这些偏差的“展示”，而不是解释。Tversky和Kahneman把这些偏差解释为认知不足所导致的错误；但也有人怀疑，这些启发式是否真的应被看作理性的失败。例如，Gigerenzer（1991，1996）质疑，理性理论的前提在现实中是否总能得到满足；其还提出，这些启发式往往可以被看作适应性的、有用的工具。Tversky和Kahneman最初对这些启发式所做的展示，毫无疑问是有价值的观察，也是有趣的发现。不过，文献回顾显示，对它们的解释以及背后的过程，至今仍然模棱两可（例如，Keren & Teigen，2004）。
鼓舞人心的观察，不只可以通过“展品”来呈现，也可以通过叙事（a narrative）来展开。Kahneman认为，叙事可以把事情归拢到一起，让人们在心智中形成清晰的理解。他举的例子包括「心理努力」这个想法（Kahneman，1973；但也可参见Bruya & Tang，2018提出的保留意见），以及前景理论中的「参照点」。按照前景理论，参照点决定了结果如何被感知和评价，但关于参照点究竟位于何处，并没有一个明确的理论。Kahneman指出，虽然这一概念在很大程度上没有被具体规定，但它依然是有用的。
与实验性“展品”不同，「故事」会尝试（明确地或内隐地）给出解释。不过，叙事者可以用一百种方式来叙事，理解者也可以用一千种方式来理解（因此会导致不同的推论和预测）。而且，一个故事可能会被误解，甚至可能出现毫无根据的理解。比如，Epstein（2018）考察了心理学家的一则叙事，在他看来，这一叙事草率地声称人脑和计算机是可类比的。Epstein指出，计算机无疑会处理、储存、提取信息，也确实拥有真实的物理记忆；但大脑“并不包含大多数人以为它包含的那些东西——甚至连‘记忆’这种简单东西也不例外”。Epstein进一步指出，信息加工“是一种比喻，但不管怎么说也终究只是一种比喻，一则被我们用来理解某种其实并不真正理解之物的故事”。
同样，Kahneman（2011）在使用「双系统叙事」（the two-system narrative）时（他把两个系统形容为两个角色），也警告读者注意双系统的虚构本质：“系统1和系统2并不是通常意义上的系统，不是那种由彼此交互的方面或部分构成的实体。而且，大脑中也没有哪个部位可以被说成是这两个系统任何一个的‘家’。”遗憾的是，许多使用双系统术语的研究者，都无视了它的虚构本质（例如，Keren & Schul，2009；Melnikoff & Bargh，2018）。
Kahneman认为，双系统术语是一种有用的虚构。他声称，这个双角色故事（即系统1、系统2）给读者提供了“一种方式，让他们能理解自己行为的模式，也能理解别人行为的模式。你难道认为，仅仅因为这个框架是一则故事，且我们公开承认它是故事，而不是一个能被清晰检验的理论，它就变得彻底没用吗？”
在我看来，Kahneman当然是对的：故事的语境确实可能提供一个有用的框架，帮助人们理解。但他可能低估了人们（以迥异的方式）错误解读一则故事的风险。一种很可能的误读就是，把故事中非实体的元素当真，比如有人就认为，这两个系统是真实存在的。
这两种路径（理论与模型 vs. 故事）在某些方面是不相容的，但它们也有一些共同点（而且有时是互补的）。具体来说，它们都试图提供一个框架，让现象能够被看作连贯的，并且能够用因果术语来理解。
这两种路径最大的差别在于：如何构建一个可理解的框架，以及给这个框架施加了什么样的边界。换句话说，它们以不同的方式为假定的框架指定和施加边界。故事所包含的限制要少得多，这些限制是从故事的内容和结构中含蓄地泄露出来的，而不是被明确写出来的。故事所蕴含的约束更少，也就意味着，它在分析所针对的现象时，精确性和准确性都更低——这几乎是顾名就可以思义的。不同的人可能会强调故事中的不同方面，因此可能以不同方式理解同一个故事。
这两种路径还在另一个方面存在不同：它们是通过什么手段来检验自己对所研究之现象的解释是否真实、是否成立。理论模型是严格设计出来的，并且通过与数据做对比来评估，而且这些数据就是专门为了这种对比而设计的。故事则不是天生为了对比而构造的（因为可能存在多个替代故事），它们更多是通过其“好不好”（goodness）来评估的，也就是看它在多大程度上呈现出一个合理而令人信服的因果叙事。
虽然模型与数据的对比评估主要依赖于良好定义的统计分析，但故事的“好不好”却是一个模棱两可的、主观的、缺乏良好定义的概念。一个具体的故事之所以吸引人，是因为它更容易让人想像出某个现象可能出现的情境，便于理解。但故事是由词藻构成的，因此很容易产生不同解释，正如大量“框架效应”研究所展示的那样（例如，Keren，2011；Tversky & Kahneman，1981）。与理论或模型不同，并没有一种严格方法可以检验这些不同解释到底哪一个更准确或更真实。
在准确性和可推广性之间，存在一种隐含的（有时也是明确的）权衡，而这种权衡又与限制条件的多少高度相关。故事最大的缺点正是它太灵活了（有时是灵活过头了）：它们不需要承诺给出概念的一般定义（例如，在不同故事中，“风险”的解释可能不同，而且不同人也可能会有不同理解）；即使一个故事本身是连贯的，它也可能遗漏某些不可缺少的因素（变量），而这些因素也许恰恰是恰当刻画目标现象所必需的。
这两种路径，在某种程度上可以和Bruner（1984）区分的两种思维模式联系起来。他把这两种模式称为「范式式」（paradigmatic）和「叙事式」（narrative）（Bruner所区分的“直觉”和“推理”不应与双系统概念框架混淆）。范式式（或逻辑–科学式）以一致性和不矛盾为基础；它通过“诉诸形式化的验证程序和经验证据”来确立真理；相比之下，叙事式所确立的是Bruner所称的「类似真理」（truth-likeness），也就是逼真的东西。范式式的基石，是证伪的可能性，这与Popper（1968）的看法一致；而叙事式的标志，则是人们愿不愿意相信（believability），或者说一种非形式化的意义建构。Bruner还进一步认为，这两种模式都会从不同视角、通过不同方法，提供对心理世界的部分理解；而这些方法所触及的，是我们理解的不同侧面。可以设想，对于模型（理论）和故事所提供的知识，我们也能得出类似的结论。
那么，既然几乎任何心理现象都很复杂，而且都受到很多变量的影响，我们还有什么选择呢？各种模型，包括数学模型，据说都是通过阐明适当的局限、聚焦所研究之现象背后的两三个最突出的变量来实现简化的。但Dawes（1999）正确地指出，模型也需要“附带一个好故事”。更具体地说，他认为，让人依靠概率上的可能性来理解模型太难了，除非这个模型嵌入一则令人信服的因果故事。
比如，在期望效用模型的例子中，他说：“人们不可能（在描述性意义上）遵循标准的期望效用模型，如果研究者未能以或明或暗的方式通过一则绝佳的、明显有关的故事告诉人们为什么要把这一堆概率绑在一起，那么这一堆概率常常是无法绑在一起的，这种无能为力严重限制了标准期望效用模型在规范性决策中的使用。”一个心理学模型也许可以给出很好的预测，但如果要让人「理解」，它背后就需要一个精彩的故事。好的预测，是衡量模型准确性的标准；但理解，则是由好的叙事来赚取的。
并不是每个模型都能找到一则可以接受的叙事；而且，即使一个模型找到了可接受的叙事，问题也仍然存在：它是否真的贴合现实（例如，人们做决策时是否真的会把决策看作赌博）。
模型可能存在的这种弱点，至少在一定程度上解释了为什么Kahneman会说：“比起那些良好定义却一点儿也不有趣的领域中的精确理论，我一直都更在意有趣的故事和有趣的事实。追求精确性是白费力气，因为精确性是不可能实现的。我并不认为，精确性有可能出现在今天我们所知道的心理学中。”正如他自己所说，这正是他在那篇未发表的文章中批判“前景理论”时所依据的思路。
一个很可能的推论就是：我们应该转而使用“好”的叙事。然而问题仍然是：到底什么才算得上“好”的故事？
Kahneman的这段话令人思考一些问题。首先，对叙事价值的强调，在很大程度上是为了说教。也就是说，人们认为故事有助于把所研究之现象的不同方面整合起来，从而帮助形成整体理解。但是，在很多方面，数学模型也并非没有这种功能：模型可以识别出一个现象中的主要变量，并为所研究之现象提供一种更简洁的、更好的理解。虽然我们可以努力把模型建造得准确一些，但任何有思考力的研究者都知道，模型的准确性是有限的，尤其在社会科学中更是如此。
Kahneman恰当地指出，故事对外行人士更友好，而数学模型通常只有一小群研究者才能理解。然而，故事如何被理解，取决于它是如何被述说的，因此，也就很难检验其信效度。与故事相比，数学模型较少受到研究者如何述说的影响——模型中使用的符号并没有额外的或外在的含义。
精确的模型本身就会对自己如何被检验和被解释施加一些限制；当然，尽管如此，仍不得不承认，对模型本身的阐发，或者对用于检验模型的实验结果的阐发，往往也可以有不止一种表述和理解的方式。的确，Kahneman对前景理论的一个主要怀疑，就来自“一个棘手到无解的困难：如何呈现选择会影响决策，而且，随着选项复杂性的增加，呈现形式的影响会越来越大。”
形式与措辞不仅会影响对叙事的理解，也会影响从模型中推断出来的实验结果。Kahneman的担忧可以推广到决策、推理、或社会心理学中的实验，因为这些实验毫无疑问都容易受到措辞的影响。我们从这段通信中可以得出的一个结论是：研究者低估了措辞在实验检验模型、建构和解释叙事过程中的重要性。
总结
本文并没有给出任何清晰明确的结论。相反，它试图指出心理学研究中一些重要却常遭忽视的复杂性和不足。过去几十年里，心理科学把过多注意力放在了可以被称为“技术性问题”（technical issues）的事情上，主要是统计方法，以及近些年来的复制失败问题（例如，Simmons等人，2011；Simons，2014）。诚然，复制是任何实证科学都必须满足的前提条件。在不贬低这些问题重要性的前提下，也必须看到，统计分析本身往往就有争议（Cohen，1990）。类似地，复制失败的程度到底如何，以及它究竟意味着什么，也一直有人提出质疑（例如，Maxwell等人，2015）。最迫切的是必须认识到，统计分析是必要条件、但不是充分条件，它们无法照亮心理科学中那些更深刻的问题。对统计问题的过度强调，在某种程度上导致了其它问题遭到轻视，主要是理论和概念方面的问题。
与Kahneman的这些书信往来，激发出了一系列关于心理科学目标的具体问题：心理科学（以及更广义的社会科学）到底能够在多大程度上实现精确性？如果承认准确性是有限的，那么，获得心理学知识的最佳方式是什么？研究者应如何处理概念上的复杂性和模糊性？在有上述限制的情况下，我们又应如何谨慎解释心理学研究的结果？本文最主要的目的，就是把这些问题凸显出来，并提醒研究者：即便这些问题没有明确答案，也绝不能忽视它们。
最后还有几点需要简要提到。第一，正如Kahneman所说，心理学家应该记住：心理学中的精确性在原则上是不可能实现的。Trafimow和Fiedler（2024）指出，心理学一直企图把自己和物理学相比，特别是在精确性方面。他们分析了物理学与心理学之间的若干差异，并提出了一些建议，说明心理学可以从物理学研究中学到什么。先不说即使在今天的物理学中，特别是在量子物理中，完美精确也不可能实现；心理学和物理学之间有一个核心差别：正如前面所说，Dawes的洞见非常关键——物理学理论和模型有与之对应的现实，而心理学没有。这大概就是为什么，与物理学相比，心理学不可能实现完全精确，而心理学研究者也应该接受这一点。
第二点涉及心理科学研究的性质和目标。Yarkoni和Westfall（2017）认为，科学心理学意味着“既能够解释行为（也就是准确描述其背后的因果基础）、又能够预测行为（也就是准确预测那些尚未被观察到的行为）；然而在实践中，这两个目标很少被区分开来”。在本文的讨论框架中，模型最主要的特征是它们的预测能力；而对人类行为进行解释，则更多是通过叙事来促进的。与Yarkoni和Westfall（2017）关于预测和揭示特定行为背后因果基础的说法一致，模型与叙事之间的关系其实非常复杂。
模型和故事都会提供一个框架，用来考察和理解新的观察、新的假设。如果模型构造得当，那么，它是建立在明确假定基础上的，而且对模型的任何解释（或对用于检验它而得到的实证结果的解释）都受到模型基础假定的限制（也受到这些假定与现实之间的相容程度的限制）。进一步说，不论证据是什么，人们总是可以质疑这些假定本身是否真实。故事大约有助于理解，但故事可以被不止一种方式理解，没有不模棱两可的方法去检验它们的真伪，而这种真伪有时甚至可能完全难以捉摸。
模型和叙事都可能有助于增进知识；两者各有利弊。我与Kahneman的通信表明，在他职业生涯晚期，他越来越倾向于认为：至少在心理学中，模型的弊大于利。需要牢记的是，模型和叙事都是“心理脚手架”，它们不是现实本身，也不是真理本身。Polya（1945）提出，可以把模型和叙事看作启发式，或者说，看作简化工具。它们构成了一座通向最终目标的临时桥梁。模型和故事都是暂时的。它们可以被理解为临时性的心理脚手架，是在达到最终足够的理解之前用来提供支撑的（当然，“最终足够的理解”本身也没有清楚定义）。
最后再补充一句：Kahneman至少在其职业生涯晚期，以及在我们最后的书信往来中，得出了这样的结论：由于缺乏准确研究，模型对心理科学的益处很小。他认为，真正重要的是一种易于理解的叙事，这种叙事能够揭示并描绘有趣的观察。我则认为，模型对心理科学的进步可能非常重要；尽管它们有内在弱点，但只要构造得当，模型就能为系统研究提供一个可靠框架。
Kahneman给我的最后一封信是这样结尾的：“看起来，你和我都相信对方是聪明人，也都相信对方由于某种不可理解的原因而误入歧途……这真有趣。Danny”（Kahneman，私人信件）。
文献来源
Keren G. (2026). On the goals and limitations of psychological science: Some thoughts in memory of Daniel Kahneman. Perspectives on Psychological Science, advance online publication. doi: 10.1177/17456916261417988
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/J3QkNuyimtByrXdGPabeVQ
编辑 | 人格与社会课题组黄传斌
