科学传播领域，科学家如何与公众良好互动是促进科学发展的重要内容，很多努力都致力于促进公众理解科学。这其中一个重要方面，即科学界怎么看待“公众理解科学”的问题日渐被重视起来。威斯康星大学迪特里姆 · 舍费尔（Dietram Scheufele）在首届上海科技传播大会上和我们共同探讨了这个问题。

我在威斯康星大学主要从事科技传播研究，常通过实证研究公众如何理解科学。对于这一点，实际上我们知之甚少。我和尼克 · 克劳斯（Nicole Krauss）以及我的几位同行曾就这方面共同撰写了一篇文章发表在《美国科学家》（American Scientist）杂志上。我们强调了三个方面的问题。首先，是什么使得科学界轻易地把科学传播中的问题归因于公众，我们称之为“公众病症”，即作为科学家，当我们看到公众对科研工作的理解出现偏差时，我们往往倾向于首先指责公众。其次，我们发现存在一个客观现象，特别是面对科学问题时，人群倾向于产生分歧而非凝聚共识。最后，我们认为过分信任“科学”可能也不是件好事。

“公众病症”现象

支撑这一现象的案例有很多，大家也许还记得臭名昭著的塞拉里尼大鼠研究这桩学术公案。这项研究宣称，相比传统种植的农作物，转基因玉米诱发大鼠罹患癌症的风险更高。该研究因为研究人员选择的研究方法存在缺陷而被撤回，不过，后来又在欧洲重新发表。

这一案例中，科学家通常认为，那些继续相信这一结论的人一定是因为他们秉持反科学的态度或科学否认主义。实际上，公众关注的焦点在于，一篇发表在顶级期刊上的文章，先前已通过了同行评议，仅因为行业和学界对它的不认可，竟然会在发表后撤回。实际上，科学界没有意识到的是，公众的这一立场促使科学因争论而进一步发展。

随着时间的推移，即使我们现在已经形成共识——这项研究的确存在缺陷——若指责那些支持这一研究结论的人，认为他们就是反科学，显然也是不合适的，因为这一部分人实际上只是依据他们已有的科学认知参与争论而已。

韦克菲尔德疫苗和自闭症研究也是如此，这项研究也遭遇撤稿，韦克菲尔德的行医执照被吊销。倾向相信这一研究结论的人提出了疑问：这个研究怎么会通过评审并在顶级期刊上发表？又怎么会因公众愤怒而撤回？如果，我们再次把原因简单归结为科学否认主义，那么我们并没有真正理解这个问题。

新冠疫情期间，这类问题同样困扰着我们。大量研究被撤回，科学界很短时间就证明自己出了错。其实探究科学新知时，这一现象时常发生。但保守的评论家常抓住这点不放，他们持有这样的论调：下次被告知你们要相信科学时，被告知某项研究结论时，一定要小心，因为反转是常有的事，那些基于这些科学研究的建议是不确定的甚至是错误的。

我想指出的是，“公众病症”这种假设有时是有缺陷且危险的。当然，这种假设是当下许多科学传播研究工作的基础，我们也希望通过博物馆来解决民众知识缺乏的问题。这个假设基于这样一个前提，即科学传播研究人员认为民众知之甚少，对科学了解不够，对科学文化及科学发展进程了解太少。如果能弥补民众知识的不足，理论上来说，公众就会和科学界保持一致。

我认为这种做法不会真正发挥作用，因为根本问题不在于知识缺失，而在于信任缺失。民众只有更信任科学家，才能更信任科学研究。然而，我们最终只是把问题定性为“知识缺乏”，显然我们并“没讲好故事”。如果科学家能像科学传播实践者那样，把故事讲好，这会吸引更多的人信任科学家。

不过，疫情期间，即使科学家科普得非常好，仍然遇到各种误读甚至造谣，这里面根本的原因不在于公众不懂，而在于他们信错了内容。如果我们能及时纠正，公众仍可以回心转意，重拾对科学的信任。

以上种种说法，可能与当前社会科学的主流观点相左。

给大家展示一个十几年前的研究。我们通过一个关于科学和干细胞知识的测验了解人们的知识储备，并调研人们是否支持干细胞研究。通过多变量模型分析，我们控制了一些影响因素，包括人口分布、对科学的兴趣等。结果发现，那些宗教信仰程度较低的人，掌握的知识与其对科学的态度呈现正相关关系，即他们了解的科学知识越多越支持科学发展，甚至愿意投资相关内容来推动技术发展。另一方面，宗教信仰程度变高，支持度反而下降。我们发现，即使进一步给这个群体传播相关科学知识，这个人群支持科学发展的意愿也不会提升。这提示他们对科学的态度主要不是因为科学知识储备不足，而是与价值观相关的因素决定了他们的立场。这其实也是我的第二个观点，而且我认为这个因素十分重要。

“动机性推理”现象

大家多少了解过“动机性推理”理论。这个概念涉及的不只是某些人或某些群体，所有人其实都可能受其影响。当人们权衡一组事实时，往往更倾向选择和相信其中符合其信念、宗教信仰、意识形态等看待世界方式的事实，这就是所谓的“证实偏差”。这一现象会导致什么呢？当面对科学新知，人们会把它先融入已有的认知体系，此时，每个人构建的认知体系就成为新信息的过滤器。这意味着，面对有用信息时，人们不是去改变自己的观点，而是转化这些信息融入自己的认知，最后演变成捍卫自己的政治立场。疫情期间，这可以解释为什么美国在采取疫情防护措施（戴口罩和打疫苗等）时遭遇巨大阻力。这一过程一定程度又受美国前任总统特朗普秉持的政治立场的左右。

当同样的科学事实摆在不同的人面前，结果是大相径庭的。新冠疫情暴发初期，美国局面非常糟糕。美国进行了一项全美调查，旨在调查民众是否信任追踪新冠病毒的政府机构——美国疾控中心（CDC）——是否相信CDC公布的死亡人数。调查结果中，2/3的民主党人认为,这些数字并没有现实中那么高。换言之，他们认为真正的死亡人数比政府公布的要高得多。为什么？因为他们不喜欢特朗普政府，认为是特朗普政府在搞鬼。民主党人用他们对世界的认识重新解释了事实。受访的共和党人中的2/5持相反意见——公布的死亡人数比实际的高——因为他们喜欢特朗普，认为他政绩斐然。显然，这些调研结果是无法反映事实的。结果是，美国两党都不相信官方公布的数字，这其中的缘由就在于“动机性推理”。

以上事件和过程变得复杂还涉及一个因素，即缺乏信任。

重建信任

面对上文讨论的事件，我认为我们需要重建信任，进而缩小人们的认知与事实的鸿沟。未来，人们会从他们的党派立场中走出来，在可取信的最佳科学方面达成共识。但首先要认识到，政策制定不止于科学，也就是说，科学可以为制定政策提供信息，但不能决定什么是可行的或者什么可能会被民众接受。以新冠实施的措施为例。新加坡、中国和美国三个国家的社会规范不同，公众意愿接纳的防疫措施也是不一样的，因而采取的措施离不开各个国家的政治现实。其次，我认为对所有国家而言都很重要的方面：信任达到理想的水平。但同时，我们也认识到，信任这件事在科学界不是那么明确，至少不如我们所期望的那样确切。我们分析发现，信任度和民主存在负相关关系，当信任度降到很低的水平时，我认为我们实际上是在讨论民主社会层面的问题了。

但同时，我们也应该意识到，我们身处不断突破人类认知界限的人工智能时代、基因编辑技术大发展时代，我们不应该盲目相信科学，我们应该合理地质疑科学进入或推进的某些领域，并开展更广泛的社会讨论，以商议我们是否要继续推进。

实际上，我们也不希望民众百分百信任科学。在此，我们应该致力于回答这样一个开放性问题：我们当下的情况如何？我们希望达到怎样的信任水平才能真正推动科学事业的发展？同时我们还须为社会辩论留出空间，比如如何应对新冠疫情？人工智能、大脑器官、神经器官等技术应该发展到什么程度？我认为我们还没准备好回答这些问题。

本文作者迪特里姆·舍费尔（Dietram Scheufele）是泰勒-巴斯科姆（Taylor-Bascom）科技传播主席，威斯康星大学麦迪逊分校和莫格里奇研究所维拉斯杰出成就教授，宾夕法尼亚大学安纳伯格公共政策中心杰出研究员，主要研究新兴科技产生的社会影响，包括信息误传、媒体效应、科学传播、政治传播和科技政策等领域。他独著或合著有200多篇专业论文和专著，研究成果在全球引用广泛。