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利維坦按：
最近在重看《維根斯坦傳》，你會發現，「世紀末維也納」既孕育了勳伯格無調性音樂、克裡姆特等倡導的「青春風格」運動、魯斯的「去裝飾性」建築，同時，這裡也是納粹主義和猶太復國主義的誕生地。正如書中所言，這時的維也納簡直是「研究世界毀滅的試驗場」。
維根斯坦自幼家境優渥，衣食無憂，但自少年就有一個關於自我之存在的困擾：天才包圍著自己，自己沒有天才。因此，當他看到魏寧格的著作時便深深被其吸引——維根斯坦認定，必須在意志和衝動之間做出選擇，如果遵循意志，那麼他必須讓自己成為男人的最高類型——天才（或者也可以理解為，不天才，毋寧死。這也是維根斯坦為何一直在考慮自殺的問題根源所在）。
所以，當你從納粹那裡聽到「Lebensunwertes Leben」（不值得活的生命）時，是否感覺內在邏輯上很耳熟？我並非強調維根斯坦的思考路徑和納粹的某種巧合與相似，而旨在提醒讀者，歐洲當時的整體社會、文化、科學和經濟秩序，使得優生學理論，乃至後來納粹的出現，成為了「偶然中的必然」。
如果說魏寧格、維根斯坦的自殺考慮是針對（自我）天才或死亡的必選，那麼納粹則藉由科學的外衣，大肆踐行了「我來決定（他者）誰值得活」的問題。
2018年初，倫敦大學學院（University College London）的校領導驚奇地發現，一些「種族歧視科學家」和新納粹分子早在4年前就開始在這所大學裡舉辦一個名為「倫敦人類智力研討會」（London Conference on Intelligence）的秘密會議。
該研討會的存在本身實屬意料之外，但會議的選址卻是意料之中。因為倫敦大學學院正是20世紀優生學運動【納粹「種族衛生」計劃（Racial Hygiene Program）的前身】的震中之一，優生學之父弗朗西斯·高爾頓（Francis Galton）及其聰慧的學生們，還有同時期的優生學家卡爾·皮爾遜（Karl Pearson）、羅納德·費希爾（Ronald Fisher），他們都與這所學校有著深厚關聯。
為了回應人們對該會議的抗議，倫敦大學學院於今年6月宣布撤銷高爾頓、皮爾遜對教學樓和教室的命名。在遭到了類似的反優生學聲討之後，統計學會會長委員會重新命名了一年一度的「費希爾研討會」（Fisher Lecture），隨後進化研究協會也重新命名了他們舉辦的「費希爾獎」（Fisher Price）。學術界的這一系列舉措就相當於推倒了一座美國南北戰爭時期南部同盟的雕像，並把它丟進大海裡。
陰暗的先知們：卡爾·皮爾遜（左）將優生學稱為「人類有針對性地進行自覺的進化」，他還說弗朗西斯·高爾頓（右）是以一種先知的熱情在理解這種進化。 © Cheese Grater Magazine
而不同於推倒一座美國南部地區的白人至上雕像的是，想要淨化殘存於統計學（Statistics）中優生學家們如幽靈般的過往，並不是一個能直截了當完成的任務。
打個比方來說，這就好像美國南北戰爭時期南軍將領「石牆」傑克遜（Stonewall Jackson）提出並發展了量子物理學——如今我們掌握的統計學知識絕大部分都來自高爾頓、皮爾遜和費希爾的研究工作，而他們的名字又大量出現於統計學的基礎概念中，比如皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）、費希爾信息（Fisher Information）。尤其是統計學中飽受批評的統計顯著性（Statistical Significance）概念，圍繞這種全憑經驗的研究是否有發表價值的爭論已經持續了幾十年，如果追根溯源，這也與三位優生學家有直接的關聯。
在理想情況中，統計學家當然希望能把這些學術工具與其發明者的生平、時代背景分割開來。如果統計學能不摻雜任何歷史遺留問題而存在就好了，但事實顯然不是這樣的。
統計學就像科學家研究現實世界問題時用到的一枚鏡頭，它總是要被持有者的指紋蹭髒的。事實上，統計學思維與優生學思維是緊密相連的，很多統計學理論問題及研究方法都可視為優生學的殘留——比如顯著性檢驗（Significance Test）就是為了明確人種差異而設計的——當初都是為了支持優生學理論而發展出來的。
可想而知，顯著性檢驗與其發明者的名望一損俱損，隨之一起崩塌的還有統計學作為一門客觀科學的完美形象，這正是那三位優生學家留下的又一個學術遺留問題。高爾頓、皮爾遜和費希爾的工作並不只是往一個工具箱中不斷添加工具而已，為了服務他們的社會政治議程，他們確立了統計學家的權威地位，即一個基於數字說話的裁判，他們進而宣稱這個裁判天生就是公正的，因為統計分析其實就是毫無偏向的數字運算罷了。
然而，即使是在他們自己的研究中，三位優生學家也經常展示出這種所謂的客觀性神話是多麼蒼白無力。如今統計學界發生的各種劇變——無論是方法論的（Methodological）還是符號學的（Symbolic）——都應該被視為一個宏大故事中的一小部分，它既是這門學科對自身的革新，也是對其起源的反思。無論是教學樓還是研討會的命名，都是優生學在我們視野中留下的紀念碑。然而在我們看不到的地方，優生學隱形的紀念碑已經被鑲嵌在語言、邏輯，還有統計學自身的哲學中了。
給非洲人貼上「諂媚的野蠻人」標籤
優生學（Eugenics）一詞來源於希臘語中的「優良的」（εὐ）、「出生」（γενής），造出這個詞的人正是高爾頓，一名優生於顯赫英國家庭的維多利亞時代紳士。受到自己遠房表哥查爾斯·達爾文的影響，高爾頓很早就接受了進化論理論，尤其對於將該理論應用到人類身上抱極大興趣。
他假定成功人士的特徵來自「生育而非養育」【（nature rather than nurture）這個短語也出自高爾頓之手】，那麼成功的特質也是可以被後代繼承的，因此國家應該鼓勵精英階層之間更多地繁育後代，並且不應該鼓勵那些「被精神錯亂、低能、習慣性犯罪及貧困影響的人」生育後代。他還提出只要通過篩選，就像從馬群或者牛群中人工選擇最優的個體特徵，我們就能改造人類種群並創造「一個天才組成的銀河」。
在他於1869年出版的《遺傳天賦》（Hereditary Genius）一書中，高爾頓整理並列舉了各行各業的名人以及他們同樣出名的親戚們，並以此來估計家族中天賦遺傳作用的強弱。但事實證明，這些計算也朝著種族主義的方向跑偏了。
在一個名為「不同種族之間對比研究的價值」（The Comparative Worth of Different Races）的章節中，他評估並聲稱，「黑人人種的平均智力水平比我們要低兩個等級，」高爾頓還將其原因歸結於遺傳作用。
高爾頓經常表達自己對非洲人的厭惡，他曾經在寄給《泰晤士報》的一封信中將非洲人稱作「懶惰、諂媚的野蠻人」，在信中高爾頓還提倡將非洲海岸交給中國人殖民，這樣中國人也許能「排擠掉較差的黑人人種」。
打倒優生學：正如人們在美國南部的公共場所推倒了一座又一座美國南北戰爭時期南部同盟的雕像，大學和科學協會已經把高爾頓、皮爾遜和費希爾的名字從教學樓和科學獎項的名字中剔除出去了。 © AP
在統計學的世界裡，高爾頓被尊為回歸（Regression）與相關性（Correlation）基本概念的奠基人，這些理論涉及到測量一個變量預測另一個變量準確程度的相關方法。另外，高爾頓還普及了這樣一個概念，即很多人類的能力（比如智力）都傾向於符合正態分布（Normal Distribution），也就是鐘形曲線（Bell Curve）——在1994年出版的圖書《鐘形曲線：美國社會中的智力與階層結構》（The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life）中最突出的觀點正是來自這一概念。
高爾頓對不同種族的等級排列正是基於正態分布，在統計學應用領域，正態分布直到最近才流行起來。自從18世紀早期開始學者就認識到，理論上，當大量且微小的獨立增量（Independent Increment）被合併時，其總和就會遵循鐘形曲線的特徵。
舉例來說，如果一大群人站在一起，每一個人都公平公正地拋硬幣來決定自己應該前進一步還是後退一步，那麼在反覆經過很多次拋硬幣的動作之後，這一排人的站位特徵最終會呈現出鐘形曲線的規律，即大多數人仍然站在中間，只有少數人在遠處。
最初科學家將鐘形曲線應用於天文學與大地測量學——後者是研究地貌形狀的學科——這些科學家假設他們測量中出現誤差會如同大量且微小的獨立缺陷的總和，因此也應該符合鐘形曲線的規律。在19世紀40年代，比利時社會科學家阿道夫·凱特勒（Adolphe Quetelet）發現人們的身高、胸圍分布特徵符合這一曲線，這也讓他極富詩意地將絕大多數人，都想像成一個理想人類模型「平均人」（l'homme Moyen）產生的不同偏差。當我們不斷消除這種誤差，就會越來越清晰地了解到所謂平均人的真實特徵，就好像經過多次觀測後我們就能準確估計木星所處的位置。
學術界的這一系列舉措就相當於推倒了一座美國南北戰爭時期南部同盟的雕像，並把它丟進大海裡。
不過這需要一個重要的前提假設，即所有個體的增量概率是相同的。比如在剛才的例子中，如果一半人使用的硬幣是普通硬幣，而另一半人使用的硬幣則是非對稱硬幣，拋硬幣的結果有60%的概率是人頭朝上，最終這群人的站位分布曲線將分裂為「雙峰」分布（Bimodal Distribution），即曲線中有兩個群組（Cluster）分別對應兩種不同的拋硬幣方法。同理，所謂的那一個「平均人」理想模型就可能變成兩個模型。凱特勒是知道這種可能性的，他也深陷數據分析，在理當極其相似的幾組數據中殫精竭慮。
凱特勒對正常曲線的研究極大地影響了高爾頓，因為這些研究給他提供了一把尺子，在任何能想像到的分類中給人們打分排序。然而，當高爾頓運用這種曲線研究時，他預言該曲線總是會適用於「同種族的人」。【只按照種族給人分類是有先例的：在19世紀60年代，法國科學家路易斯-阿道爾夫·貝迪永（Louis-Adolphe Bertillon）和古斯塔夫·拉格諾（Gustave Lagneau）自認為發現了法國杜省士兵身高符合雙峰曲線，他們認為這就能證明人群中包含兩個不同的人種。】因此高爾頓想像歐洲人應符合一個鐘形曲線，非洲人、亞洲人，以及其他地方的人都應該符合各自的鐘形曲線，對比兩種曲線就可以發現兩個人種之間存在的差異到底有多大。
在殖民主義的鼎盛時期，高爾頓的這類種族主義思想在英國貴族階層中並不罕見，但正是高爾頓為之提供了科學依據。和他那位登上小獵犬號（Beagle）的遠房親戚一樣，高爾頓也保持著維多利亞時期博物學家週遊世界建立權威的傳統。他假定其他地方的人都比英國白人更劣等，將類似的思想如同常識一樣推崇，同時也將亞洲、非洲、美洲發生的難以估量的殖民暴力合理化。
與此同時，對於優生學的支持之聲在高爾頓所處年代並不多見。在他人生的晚年，高爾頓進行了一場名為「概率，優生學的基礎」（Probability, the Foundation of Eugenics）的演講。一邊哀嘆公眾還沒有對優生學產生興趣——特別是哀嘆人們仍然在和「隨便什麼人」結婚，卻不考慮自身在優生優育方面的潛力——他還一邊預測公眾輿論一定會發生動搖，「只要收集到足夠多的證據直至真相可以不證自明了。」
高爾頓還預測屆時會爆發一場革命，並指出，「只有在那天到來時，我們才迎來宣布一場『聖戰』的最佳時機，我們要向一切損害我們身體優勢與道德品質的習俗、偏見宣戰。」
數理統計學先驅卡爾·皮爾遜讚揚美國人對「紅種人」的屠殺
優生學運動中最偉大的神聖戰士就是卡爾·皮爾遜了，如今他是被公認為創立了數理統計學基本準則的人。皮爾遜是一位勤奮好學，在多個領域建樹頗豐的學者。從劍橋大學畢業後，皮爾遜先後研究過物理學、哲學、法學、文學、歷史學以及政治學，然後他成為了倫敦大學學院一位應用數學教授。在那裡，皮爾遜接觸到了高爾頓的觀念，兩個人在多年間保持合作，成果頗豐。皮爾遜將優生學稱為「人類有針對性地進行自覺的進化」，他還說高爾頓是以一種先知的熱情在理解這種進化。
皮爾遜有著一些極端的種族主義政治觀點，而優生學恰好提供了一種支持其立場的話語。在1900年，他曾經進行過一場名為「科學視角中的國民生活」（National Life from the Standpoint of Science）的演講，他說：「我的觀點——我認為我們可以將它視為一個國家的科學觀——即作為一個有組織的整體，維持內部的高效就要保證其國民基本上來自一個更優質的血統……而維持外部的高效就要通過競爭，主要是通過與略等種族的戰爭來實現。」
根據皮爾遜的觀點，種族之間的戰爭是不可避免且值得去做的，因為這可以起到淘汰劣等血統的作用。用他的原話說，「歷史向我展示了唯一的這種演進方式，即高等文明只有在種族與種族之間的鬥爭中才能產生，存活下來的只能是身體和心靈都更強健的民族。」
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皮爾遜將美洲殖民的種族滅絕視為一場偉大的勝利，因為「紅種人（編者註：對美洲印第安人的一種誤稱）幾乎沒有對這個世界的勞動或思想做出任何貢獻，然而在紅種人的土地上我們建立了一個偉大的國家，她掌握著多種技術，而且能夠……為文明人的共同血統做出巨大貢獻。」
儘管他意識到其他人可能會批評說如下觀點是非人道的，但皮爾遜還是在其著作《科學的規範》（The Grammar of Science）中寫道，「一種錯誤的人類大團結、軟弱的博愛主義、虛假的人道主義會對如下這種情況表示遺憾，即一個有才幹又健壯的白人種族應該取代一個深色皮膚的部落，而後者既不能為人類的利益最大化而利用自己的土地，也不能為人類共同的知識寶庫貢獻自己應該貢獻的那一份力量。」
作為統計學家的皮爾遜具備高爾頓沒有的數學功底，而且他還將大量理論嚴謹性引入了統計學領域。1901年，皮爾遜、高爾頓和生物學家拉斐爾·韋爾登（Raphael Weldon）一同成立了學術期刊《生物測量學》（Biometrika），在其後的幾十年裡這都是主要的統計學學術出版物（在今天也備受尊重），直到他於1936年去世，皮爾遜本人親自擔任編輯。
皮爾遜最初嘗試解決的統計學理論問題之一就劍指凱特勒與高爾頓擔心的雙峰分布，這就引出了顯著性檢驗最早的案例。到了19世紀末，隨著科學家們為了更好地了解進化過程開始收集更多數據，這樣的分布特徵也開始頻繁出現。韋爾登收集到的一些特定的蟹殼測量異常數據引發了皮爾遜的思考：我們到底應該怎樣確定觀測結果是不是符合正態分布呢？
在皮爾遜之前，學者們能做到最好的分析就是將結果匯總到一張柱狀圖裡，然後看看那條線是否近似於一個鐘形曲線。皮爾遜的分析最終形成了今天眾所周知的卡方檢驗（Chi-squared Test），即使用一種被稱為「Χ⊃2;分布」的方法代表實證結果（Empirical Result）與理論分布之間的「距離」。
根據皮爾遜計算的概率，如果理論分布是正確的，那麼偏差就不太可能偶然出現。正如我們今天理解的那樣，這就組成了顯著性檢驗模板的三個基本點：
1. 假設數據存在某種分布，例如「所有個體都來自同一物種，因此他們的測量值應符合正態分布。」今天這被稱為零假設（Null Hypothesis），這是一種稻草人論證（Straw Man），它站在更有趣的研究報告的對立面，比如兩個人類族群在某些方面存在重大差異。
2. 使用檢驗統計，如皮爾遜的「Χ⊃2;分布」來測量實際觀測結果與預測到底相差多遠。
3. 決定觀察到的偏差是否足以打破那個稻草人論證，其衡量標準是隨機得到至少同樣大小統計值的概率，也就是今天所謂的「p值」。通常來說，小於5%的p值意味著有足夠理由駁倒零假設的，其結果也被認為是「在統計學上顯著的」（Statistically Significant）。
在皮爾遜的用法中，「顯著的」一詞並不一定具備重大、重要性這樣的含義，它僅僅是動詞「表明」的一種形容詞形式，其含義為「被表現出來的」。也就是說，如果實驗結果能在一定程度上證明假設是正確的，那麼實驗結果對於該假設就是顯著的。
通過應用他的檢驗方法，皮爾遜得出結論並認為一些數據集（Dataset）並不是正常的，比如韋爾登的蟹殼測量數據。不過自從一開始他的興趣就集中在種族差異上，皮爾遜的統計學研究與他本人對優生學的擁護是密不可分的。在他最早的計算示例中，其中一例就是專注於一組頭骨測量數據，這些頭骨都來自德國南部排墳文化（Reihengräber Culture）留下的從5世紀到7世紀的墳墓。
皮爾遜提出，頭骨測量數據分布的不對稱性意味著這些墳墓中埋葬的人們來自兩個不同的種族。他還表示頭骨測量數據可以表明不同種族之間的差異，從而拉開了兩個種族在智力與品質上的差距，對於優生學主義者來說這些都是不證自明的。歷史上，以某種看似科學的手段確立種族差異的存在，這是為種族優越論（Racial Superiority）提供背書的關鍵一步。
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大約在同一時間，皮爾遜聲稱其統計學研究方法可以識別出那些非正常的數據，他曾經寫道，「之所以會出現這種不對稱性，其原因可能是那些組成被測量材料的對象並非真的是同種類的。」他還這樣描述自己對國家的理論，「一個為了種族鬥爭而組建起來的國家必須是一個同宗同種的（Homogeneous）整體，而不是優等民族與劣等民族的集合體。」
於是，統計學和優生學就這樣通過「同類的」這個單詞聯繫到一起了，對於皮爾遜來說這其中還包含一層引起他強烈感情的含義，即種族純粹性（Racial Purity）。而數據的同質性以及它暗示的人群種族同一性就不可避免地被染上種族主義的色彩了。
在另一個典型的例子中，皮爾遜於1904年在《生物測量學》雜誌上發表了一篇論文，研究用到他發明的「四分相關」（Tetrachoric Correlation）技巧分析了4000對兄弟姐妹，並粗糙地報告稱血親表現出相同遺傳特徵（比如瞳色）的相關性，與他們具備相似的心理素質（如「活潑」、「魄力」、「內省」）的相關性是一致的。
皮爾遜總結說，該研究表明他們獲得了同樣的遺傳，而且我們人類「完全被動地符合一個普遍的結論，即我們繼承了家長的脾氣、責任心、羞愧心和才能，正如我們繼承了家長的身材、臂長和身高。」
在論文的結尾，皮爾遜還拋出了一個過於籠統的論斷，指出英國血統並沒有跟上美國血統、德國血統的前進步伐，並建議道：「智力可以被輔助、被訓練，但沒有任何訓練或教育可以創造智力，唯有生育這一種途徑可行，這是治國之道的必然結果，它源自一種平等，即人類只能通過遺傳來獲得心靈與身體的特徵。」
換句話說，皮爾遜觀測了兩件事——親兄弟姐妹身體特徵相似性的概率，以及他們心理特徵相似性的概率——並發現這兩個觀測結果大致相等，因此得出結論說所有這些特徵必然來自同一個源頭，接著他就大踏步提出了那些戲劇化的優生學論點。
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同一年，高爾頓建立了優生學檔案室，後來更名為高爾頓國家優生學實驗室。在高爾頓實驗室的工作期間，皮爾遜創辦了另一個期刊《優生學年鑑》（Annals of Eugenics），如今被稱為《人類遺傳學年鑑》（Annals of Human Genetics），在這裡他更加直截了當地闡述那些優生學觀點。
他的第一個直言不諱的觀點就刊登在1925年該雜誌的創刊號上，文章關注了當時猶太移民大量湧入英國並逃離他們在東歐遭遇的大屠殺。皮爾遜預測道，如果這些移民繼續湧入英國，他們將「發展成為一個寄生種族。」
而他對此事的統計學論證更是雪上加霜：通過對大量猶太移民兒童的身體特徵進行檢查，結合對這些兒童家庭生活狀況的調查，以及他們的教師提供的智力評估，皮爾遜得出結論聲稱，第一，這些兒童（特別是女孩）並不能達到非猶太同齡兒童的平均智力水平；第二，他們的智力與任何可被改變的環境因素（如健康、清潔、營養）都沒有顯著的相關性。
皮爾遜還做出推斷：「目前我們還沒有發現任何證據表明未經篩選的環境因素能夠對智力產生任何直接且合理的影響；而本文的觀點在於，只有更優等的血統才應該被允許進入一個擁擠的國家，而不是更劣等的血統，而且還企圖通過居住在全新的環境就能達到本地人口的平均水平——也沒有任何統計調查可以支持這是能夠實現的。」
很快，就有人引用該雜誌的文章，從科學角度支持他們的反猶太目的。《外來威脅》（The Alien Menace）一書的作者亞瑟·亨利·萊恩（Arthur Henry Lane）稱皮爾遜的觀點「對我國的興趣與利益有著巨大意義與深遠影響，因此英國種族的每一個人，尤其是政治家與政客都應該人手一本《優生學年鑑》」。
「我的聖經」：希特勒曾經說他抱著濃厚興趣研究過高爾頓及其同事提出的優生學理論。在一封寫給美國高爾頓協會聯合創始人麥迪遜·格蘭特（Madison Grant）的信中，希特勒將格蘭特的著作《偉大種族的消逝：歐洲文明的人種基礎》（The Passing of the Great Race or The Racial Basis of European History）稱為「我的聖經」。© Everett Collection / Shutterstock
別有用心的人最一致的特徵就是極力否認自己的別有用心。在介紹自己對猶太兒童的研究時，皮爾遜寫道，「我們相信沒有哪個機構比高爾頓實驗室更能勝任公正的統計調查工作。我們沒有任何圖謀，我們也不需要向任何上級部門提交有助於宣傳的研究發現。更沒有任何人為了得到符合其偏見的研究結果而向我們付款……我們堅信自己沒有政治、宗教或社會偏見，因為我們發現自己偶然地被各種組織、機構多次傷害。
我們享受數字本身的樂趣，儘管受限於人類易犯錯的特性，但是我們仍然收集數據並試圖找到藏在其中的真相——正如所有科學家都必須要做的那樣。」皮爾遜給優生學披上了厚厚的統計學外衣，也給優生學營造了一種難以辯駁的數學表象。任何試圖批評其論點的人都必然要陷入幾百頁的文獻，受困於其中的各種公式與學科術語。
當高爾頓於1911年去世，他將自己相當可觀的財產留給了倫敦大學學院作為建立一個優生學大學院系的資金。高爾頓親自任命皮爾遜（當時還是高爾頓實驗室主任）為高爾頓國家優生學第一任主席，這一職位今天仍然存在，名為高爾頓遺傳學主席。而倫敦大學學院優生學系的一個分支後來成為了世界上第一個數理統計學系。作為實驗室主任及學科教授，皮爾遜對英國第一批統計學家產生了巨大的影響。皮爾遜的學生梅傑·格林伍德（Major Greenwood）曾經稱皮爾遜是「他那個時代最具影響力的大學教師之一」。
如今絕大多數科學家都明白數據無法自證，也永遠不可能不證自明。
皮爾遜在那個時期的工作就是延續高爾頓的使命，廣為傳播優生學的「真理」，為一場改變社會標準的大變革做準備。而這樣的工作意味著要幹涉家庭內部的親密關係，對此皮爾遜曾經說：「對於這樣一場大運動來說，我擔心我們今天的經濟社會條件並不成熟；最核心的血統問題仍然被認為僅僅是一個家庭問題，而不是國家大事……站在一國的立場上，我們要向那些弱者的父母灌輸羞恥感，無論這些弱者的缺陷是身體上的還是精神上的。」
電影《八月的霧》（Nebel im August，2016）劇照：影片背景來自二戰納粹的安樂死計劃。© 豆瓣電影
鑑於此舉必然會激起強烈的反應，繼續粉飾客觀的外表就尤為重要了。皮爾遜指出，他僅僅是在用統計學揭示關於人的一個基本真相，如同萬有引力法則一樣無可辯駁。他在教育其學生時曾說：「社會事實是可以被測量的，因此也可以用數學進行處理，這個學科的帝國不能因為談話支配理性、熱情取代真理、主動的無知破壞，啟蒙就遭受侵佔。」
《優生學年檢》的副標題引用了達爾文的著名言論，「我不相信任何缺乏真實測量數據，或不符合上限為三法則（Rule of Three）的事情。」
在皮爾遜看來，只有允許數字講述自己的故事，我們人類才能看清數字的本質與真相。一旦任何人反對皮爾遜的觀點（比如種族間戰爭與種族滅絕是進步的工具），反對者就會被認為是在反對冷酷無情的邏輯，被扣上激情取代真理的帽子。
生物學先驅羅納德·費希爾推動針對「低能者」的絕育
作為倫敦大學學院高爾頓優生學主席、《優生學年檢》的編輯，羅納德·費希爾是皮爾遜的接班人，也是另一個有資格被稱為20世紀最具影響力統計學家的人。另外，費希爾在生物學方面也有極深遠的影響。首先，他在1930年出版的著作《自然選擇的遺傳理論》（The Genetical Theory of Natural Selection）調和了孟德爾遺傳學與達爾文進化論，從而產生的演化生物學學說被稱為「現代進化綜合論」。由於上述貢獻及尚未提到的成就，無論是在當時還是今日他都廣受讚譽。2011年，理察·道金斯（Richard Dawkins）稱讚他是「自達爾文之後最偉大的生物學家」。
但是，在他成為生物學家或者統計學家之前，費希爾首先是一位優生學家。當他還在劍橋大學讀本科的時候就已經皈依優生學了，在這所大學他接觸到高爾頓和皮爾遜的學術成果，協助成立了劍橋大學優生學協會，並且擔任該協會學生主席。從1912年到1920年，他一共向高爾頓成立的學術期刊《優生學評論》（The Eugenics Review）投稿91篇。
在他最早發表的文章中，有一篇短文名為「優生主義者的一些希望」，他在文中寫道，「凡是那些制度、法律、傳統和理想都最傾向於生育出更優等、更健康的男人和女人的國家，將自然而然地取代其他國家，首當其衝的就是那些其體質傾向於滋生墮落主義的國家，接下來要取代的就是那些儘管天然血統很健康，但仍然無法認識到優生學理念特殊重要性的國家。」
守門人：在一些時候，羅納德·費希爾的優生學建議是針對統計學學院提出的。在他刊登於《優生學評論》的文章中，費希爾寫道，「一項職業必須有權選擇從業者，嚴格排除所有劣等的類型。」 © A. Barrington Brown / Science Photo Library / Wikimedia
這種帶有優生學色彩的國家主義將成為貫穿費希爾學術生涯的一個主題。《自然選擇的遺傳理論》一書的最後五章篇幅佔全書的三分之一，包含一個針對國家衰落的宣言以及如下小節，「決定生育的精神與道德品質」、「階級分化的經濟層面與生物層面」、「統治階級的衰落」。費希爾指出生育率更高的低等階級將引發任何文明的崩潰，包括英國在內，因此他提出了一系列限制與抑制措施來遏制移民或者低社會地位人群生育出大家族。
在費希爾的時代，優生學的勢頭已經有所壯大，這是20世紀早期更宏大的社會變革計劃帶來的影響之一。該運動遭到了激烈的反抗，尤其是來自宗教機構的抵制，該運動也並沒有獲得極大成功，英國的優生學家們只實現了他們的部分觀念，最值得一提的是移民限制政策以及一項糟糕透頂的國內政策，也就是1913年頒布的《智力缺陷法》（Mental Deficiency Act），這讓任何看起來是「低能的」或者「道德有缺陷的」人都不自覺地觸犯了該法律。
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由於該法律的人群適用標準是出了名的模糊，曾經一度有高達65000人居住在國營的聚居區裡。作為對這項法案的反擊，G·K·切斯特頓（G. K. Chesterton）寫了一本名為《優生學和其他罪惡：反對科學組織國家的論述》（Eugenics and Other Evils : An Argument Against the Scientifically Organized State）的書，他在書中嘲笑優生學家幹涉他人生活的樣子，「這就好像一個人有權像做化學實驗那樣強迫並奴役其同胞。」
在這個時期，高爾頓發起的運動傳播到了美國，這主要是來自哈佛大學教授查爾斯·達文波特（Charles Davenport）的努力，他曾是《生物測量學》的編輯，直接從高爾頓、皮爾遜那裡了解到優生學及其統計學觀點。在1910年，達文波特在紐約冷泉港建立了優生學檔案室，和高爾頓實驗室一樣，這個辦公室也不斷地從數十萬研究個體身上收集社會和身體特徵。運用高爾頓和皮爾遜的研究方法，達文波特大量出書並論證跨種族婚姻、接受「劣等」血統國家移民的危險性。
1938年左右的這則德國海報上標註了這麼一則話：「一個遺傳缺陷患者的一生將耗費社會6000萬馬克，這其中便包括你的錢。」 © Hartford Courant
達文波特還成立了美國高爾頓協會，網羅了一批人脈廣、影響深的學界優生學家。他們運用自己的地位和權力左右了美國在20世紀二三十年代的研究方向，並幫助自己到處遊說，最終成功地針對患有精神疾病、身體殘疾的人群，或其他任何被當作是社會負擔的人群頒布了一系列措施，包括禁止婚姻、限制移民和強迫絕育。
為了擺脫優生學的汙點，統計學需要從完全客觀的願景中解放自己。
今天大多數人會把優生學和德國納粹聯繫到一起，但事實上納粹分子是從這些美國優生學家和高爾頓追隨者那裡得到啟發的。希特勒說過，「我曾經抱著極大興趣研究美國幾個州關於阻止生育的州法律，如果一些人的後代很有可能是沒有價值的，或是對種族血統有害的，這些法律就會阻止其生育。」不僅如此，在希特勒寄給美國高爾頓協會聯合創始人麥迪遜·格蘭特的一封仰慕信件中，他將格蘭特的著作《偉大種族的消逝：歐洲文明的人種基礎》稱為「我的聖經」。
在同一個歷史時期，類似的絕育政策在英國還是不合法的，不過當時的費希爾和其他英國優生學家在努力改變這一點，這些行動與納粹計劃的駭人相似度絕非偶然。在1930年，費希爾和其他英國優生學協會的成員成立了優生絕育合法化委員會，該委員會印製了一本宣傳冊鼓吹絕育「高等民族低能殘次品」的益處。費希爾對宣傳冊文案亦有貢獻，他的統計學分析基於美國優生學家提供的數據展開，他們宣稱該數據表明了智力障礙的遺傳程度。
© Münster Tube
為了加強額外數據的論述，該協會直接聯繫了納粹優生學家恩斯特·魯丁（Ernst Rüdin），也是希特勒時期德國暴行背後偽科學解釋的主要貢獻者。魯丁在回覆中表達了對費希爾及其委員會工作成果的欽佩，而費希爾即使在二戰之後也令人不安地維持著與納粹科學家的緊密聯繫。
費希爾曾經發表公開聲明幫助恢復納粹遺傳學家奧特馬·弗賴赫爾·馮·弗許（Otmar Freiherr von Verschuer）的名譽，此人是種族衛生觀點的擁護者，也是約瑟夫·門格勒（Josef Mengele）的老師，後者對納粹集中營裡的囚犯進行了慘無人道的人體實驗。
在他為馮·弗許提供的辯護中，費希爾這樣寫道，「我並不懷疑納粹黨真誠地希望改善德國種族血統，特別是對明顯殘次品的肅清，比如那些精神不穩定的人群，而且我也絲毫不懷疑馮·弗許在這項運動中貢獻了他的支持，正如我本人也會做出同樣的事。」
為了回應二戰中的種族大屠殺，1950年聯合國教科文組織發表了一篇名為《種族問題》（The Race Question）的聲明，從科學角度譴責種族主義。對此，費希爾寫了一份反對意見，聯合國教科文組織於1951年將其收錄在《種族問題》聲明的修訂版中。費希爾指出，有證據表明不同人類群體之間「天生的智力、情感發展能力」存在巨大差異，並得出結論，「實際的國際問題是學會如何與本質上差別極大的民族友善地分享這顆星球上的資源。」
作為統計學家，今天統計學標準術語詞典中的很多基本詞彙都與費希爾有直接關係，比如「參數估計」（Parameter Estimation）、「極大似然估計方法」（Maximum Likelihood）、「充分統計量」（Sufficient Statistic），不過他最大的貢獻還是顯著性檢驗。
費希爾在1925年出版的著作《研究者的統計方法》（Statistical Methods for Research Workers）包括了針對不同問題的統計方法，他將顯著性檢驗引入學界並一舉建立了學界的評判標準，以至於完全不遵循任何費希爾統計方法的學者很難發表自己的研究報告。在費希爾的追隨者中，成就最卓越的有統計學家及經濟學家哈羅德·霍特林（Harold Hotelling），他繼而影響了兩位諾貝爾經濟學獎得主，肯尼斯·阿羅（Kenneth Arrow）、米爾頓·弗裡德曼（Milton Friedman），還有喬治·斯內德克（George Snedecor），他建立了美國第一個統計學學院。
1931年，「更好的嬰兒比賽」中的兒童。該比賽旨在普及優生運動。© EVERETT COLLECTION
費舍爾提倡將顯著性檢驗作為決定各種問題的通用框架，並稱其邏輯「適用於所有實驗」。通過將皮爾遜的卡方檢驗模板應用於其他問題，費希爾貢獻了很多我們今天仍然在使用的檢驗方法，比如費希爾的F檢驗（F-test）、方差分析（Analysis of Variance，簡稱ANOVA）以及費希爾精確檢驗（Fisher’s Exact Test）。因此，費希爾的很多貢獻僅僅是這些檢驗涉及到的公式數學推導。在這一過程中，費希爾的研究方法讓全新的研究假設成為可能：比如兩個變量是否相關的問題，或者多個群體是否具有同樣的平均值。
和皮爾遜一樣，費希爾也堅持表示他只是跟著數字的指引在研究罷了。對於費希爾來說，顯著性檢驗是傳達統計結果的一種方式，如同邏輯證明一樣不容懷疑。針對這種研究方法他曾寫道，「進行一次顯著性檢驗引發的感覺是基於一種客觀基礎的，即關於該顯著性檢驗的基本概率陳述（Probability Statement）可以傳遞給另一個有著理性頭腦的人，也能被對方檢驗。」在1932年他還寫道，「僅僅單憑數據本身就可以做出結論……如果為了解答我們提出的問題，似乎需要具備優先於數據的知識，這是因為……我們總是在拋出一些錯誤的問題。」
打破優生學的神話及其錯誤的客觀性
今天，為了回應各方對高爾頓、皮爾遜和費希爾的抗議，他們的支持者們爭論說那些學術演講和教學樓的命名是為了以他們的科學貢獻為榮，而非科學家本人。然而來自康乃爾大學的喬·吉尼斯（Joe Guinness）、羅格斯大學的哈裡·克萊恩（Harry Crane）、北卡羅來納州立大學的瑞恩·馬丁（Ryan Martin），這些統計學教授在評論有關費希爾研討會的爭議時寫道，「我們必須記住，科學的自尊是建立在這樣一種共有信念之上的，即科學的成就與取得成就之人的善惡無關，且科學的認可並不因為個人的友誼或政治立場而得到準許或撤銷，另外，我們可以一邊慶祝科學的貢獻並從中受益，一邊又不遺餘力地反對做出該貢獻的科學家的個人信仰。」
但是，科學與科學家就這麼容易分離嗎？
失去了費希爾的推崇之後，顯著性檢驗的統治地位正在崩塌。去年，800多位科學家聯名籤署了一封公開信，呼籲學界停止使用統計顯著性這一概念，對此美國統計協會的主席宣布了一個生硬判定：不再使用『統計學上顯著的』這一說法。
顯著性檢驗的核心問題在於，對一個同質性問題做出二元判斷從來就不是一項有意義的統計學任務。只要數據足夠多，分析足夠仔細，一些不均勻性以及統計學上顯著的區別總會顯現出來。在現實世界中，數據總是在釋放著某種信號，只不過信號的內容總是不那麼明朗。
在1968年，明尼蘇達大學的心理學家戴維·萊肯（David Lykken）和保羅·米爾（Paul Meehl）通過分析57000份由明尼蘇達州高中生填寫的調查問卷，以經驗為主地證明了這一點。調查包含了大量問題，從學生的家庭情況到休閒娛樂活動、對學校的態度、課外參加的組織等等。萊肯和米爾發現，在105種可能的交叉表（Cross-tabulations）變量中，每一種組合都是在統計學上顯著的，而且其中101種（佔比96%）的p值小於0.000001。
（www.gwern.net/docs/psychology/1991-lykken.pdf）
舉例來說，在兄弟姐妹中的排行（無論排行伯仲叔季還是獨生子女）就與宗教觀、家庭對大學的態度、對烹飪的喜好、是否參加農場青年俱樂部、畢業後學校規劃等等各種事情都具有顯著的相關性。
但是正如米爾強調的那樣，這些結果並非偶然得到的：「它們正是這個世界的事實，以57000這個樣本量而論它們相當穩定……從一個罐子裡總結歸納理論並且異想天開地把它們和變量關聯起來，這就會產生出一批令人印象深刻的駁斥了（零假設）的『證實』。」
換句話說，如果以皮爾遜式的、費希爾式的標準操作，在105種可能中的任何一個發現都可以被當作是不均勻性的證據，也是對一個零假設的一項重要反駁。
米爾成為了反對顯著性檢驗最直言不諱的批評者之一，1978年，當顯著性檢驗已經作為學界標準存在了超過50年，米爾寫道，「羅納德·費希爾爵士灌醉了我們，迷惑了我們，將我們帶上了一條享樂沉淪的羊腸小道，」他還寫道，「在軟研究領域證明實質性理論時，將否定零假設作為標準方法，而且對這種方法幾乎全然的依賴就是一個巨大的失誤，這從本質上就是錯誤的，是一種簡陋的科學策略，更是心理學歷史上發生過的最糟糕的事件之一。」他還形容自己呼籲取消顯著性檢驗的做法是「革命性的，而非改良」。
與之類似，針對統計學在科學領域應用的批評可謂源遠流長。正如心理學家埃德溫·波林（Edwin Boring）於1919年第一次提出的反對意見，一項科學假設永遠不僅僅是一個統計學假設——比如總體中的兩個平均值是不同的，或者兩個變量是相關的，再或者一項處理有著非零效果——而是在試圖回答為什麼，有多重要，以及為什麼重要的問題。
在其2008年出版的著作《統計顯著性的狂熱崇拜》（The Cult of Statistical Significance）中，經濟學家迪德爾·麥克洛斯基（Deirdre McCloskey）、史蒂芬·齊利亞克（Stephen Ziliak）直指顯著性檢驗忽視了這一點，並稱其為，「來自統計顯著性的無意義凝視」。用他們的原話說，「統計顯著性並不是一個科學的檢驗，它是一個哲學的、定性的檢驗。它提出的問題不是『多少』而是『是否』。」——的確，它僅僅是在提問一種效應或關聯是否存在。「存在性問題、是否的問題，這很有趣，」他們還寫道，「但這不是科學。」
我們無法避開這樣一個事實，即統計學是一項人類的共同事業，它受制於人類的欲望、偏見、共識與解釋。
儘管有著各種反對意見，但這樣的操作如今仍然非常普遍。當我們聽說網上交流有關的快樂比線下見面更強烈，當我們聽說某種食品與癌症的關聯程度在降低，或者當我們聽說這樣或那樣的教育政策導致考試成績呈現出統計學上顯著的升高趨勢，等等等等，我們聽到的只不過是一些「是否問題」的答案罷了。我們應該提出的問題是什麼樣的因果機制可以解釋這樣的區別，它是否適用於其他條件，以及這樣做可以讓人獲得多少利益，諸如此類。
在優生學的背景下，我們可以理解高爾頓、皮爾遜和費希爾為什麼如此看重關於存在的問題。出於優生論的歧視目的，能做出某些聲明就已經足夠了，比如存在不同的人種亞組，比如智力與清潔之間存在著「顯著的」聯繫，再比如不同社會經濟階級的人在犯罪率、生育率或發病率方面都存在「顯著的」差異。
二戰期間，有數以萬計乃至數以十萬計的「通過決定性的醫學檢查被判為病入膏肓無可救藥的病人」被納粹醫生殺死。© Urban Labs
這些人的第一個假設是生物分類學上的（Taxonomic）：多個個體是否能被視為來自同一個物種，或者不同的人是否屬於同一人種。於是，找到區別就成了最重要的事情——並不是研究多大的區別，還有什麼能解釋這種區別，或者為什麼它重要，僅僅是證明區別存在而已。
顯著性檢驗並不是在這些人的腦袋裡完全成熟的，它是經過了多年的精雕細琢，專門為了闡明進化論、優生論觀點而存在的。作為優生學家的高爾頓、皮爾遜和費希爾需要一種定量的方法來闡明這種差異是存在的，於是作為統計學家的高爾頓、皮爾遜和費希爾用顯著性檢驗回應了這一需求。
而他們引領的另一個態度也在土崩瓦解，即統計學分析可以不藉助統計學家的幫助就解釋真理。如今絕大多數科學家都明白數據無法自證，也永遠不可能不證自明。總是有多種方法可以解讀觀察所得，至於哪一種解釋最接近事實，這要由科學家以及更廣大的學界來決定。在顯著性檢驗中，能帶來巨大影響的誤差並非只有抽樣誤差這一種，實驗的操作方式以及實驗結果的解讀方式都可以產生各種誤差。
納撒尼爾·約瑟爾森（Nathaniel Joselson）是一位醫療保健技術領域的數據科學家，他在南非開普敦學習期間參加了針對殖民者塞西爾·約翰·羅茲（Cecil John Rhodes）雕像的一次抗議活動，這次經歷也促使他建立了一個名為「關於統計學包容性的思考」（Meditations on Inclusive Statistics）的網站。
他認為，統計學早就應該「去殖民化」，這樣才能妥善處理高爾頓、皮爾遜和費希爾留下的優生主義遺留問題，約瑟爾森說這些東西仍然在造成各種破壞，尤其是在刑事司法和教育領域。
「其客觀性本質被過分誇大了，」約瑟爾森告訴筆者，「未來科學需要的是分析過程、分析產生的民主化，」而亟待科學家們解決的是「好好傾聽那些熟知該領域的人從很早以前就在說的話。僅僅因為你不能測量某種東西並不意味著它不存在。通常來說你可以用眼睛看到它，這已經足夠了」。
為了擺脫優生學的汙點，除了修復其自身研究方法的邏輯以外，統計學還需要從完全客觀的完美理想中解放自己。這可以從拆除那些優生主義的紀念碑、解決自身多樣性問題開始著手。
各項研究一直表明，在各個年級的美國學生中，黑人、非洲裔美國學生以及西班牙裔、拉丁裔美國學生在各種統計中佔比嚴重不足。然而為了全面深入了解該學科的含義，我們需要埋頭研究一個由態度、期望、象徵和人類情感組成的複雜網絡。沒有任何匯總數字可以公正地做到這一點。華盛頓大學統計學系的丹妮拉·維滕（Daniela Witten），費希爾研討會COPSS獎項委員會成員，也是說服了該協會更名的倡導者告訴筆者：「我們當然需要站在知識的立場、學術的立場和歷史的立場上，但我們也要考慮到那些參與其中的活生生的人。」
在一些時候，羅納德·費希爾的優生學建議是針對統計學學院提出的。在1917年，他曾經在《優生學評論》中寫道，「一項職業必須有權選擇從業者，嚴格排除所有劣等的類型，因為他們可能會降低生活水平與專業化水平。在這一過程中優生學家看到的是一個理想的類型，他們憑藉其寶貴的品質被選中，並且在比較富裕的情況下，因為其專業性受到獨家的保護。」
費希爾本人就如同統計學專業領域的一個守門人，他鼓勵那些自己看重的人進入這一領域，而且正如他直言不諱的原話，費希爾認為最適合成為統計學家的人就是最像自己的人。與之相似的是，當高爾頓和皮爾遜展望一個建立在優生學基礎上的烏託邦時，他們其實是在想像一個由高爾頓們、皮爾遜們組成的私密社會。
艾瑪·本恩（Emma Benn）是西奈山伊坎醫學院的生物統計學教授，也是促進費舍爾研討會更名的倡導者。當筆者與本恩交談時，身為非洲裔美國人的她很快指出，該座談會引發的爭議其實聚焦在一個比費希爾更大的問題上。
「讓我們重新評估一下我們到底把什麼東西看作是這一領域的偉大貢獻，」她說，「的確，我們可以具體談一談費希爾，但我希望這些貢獻可以讓我們更深一步地研究『在科學領域裡所謂歸屬一個種類到底是什麼意思？』或者，『了解這些事情到底會怎樣影響我們人類的科學自我認知？』當我們討論費希爾時，當我們討論種族時，這些智力活動總是讓人們突然就認為，在該領域不必顧及我和像我一樣的人的感受。」
想要妥善處理優生學在統計學領域的各種遺留問題，就需要我們直面很多這樣的難題。披著客觀性的面紗，假裝回答這些問題只能讓我們的同事遭受非人化（Dehumanize）迫害，正如優生學那些非人化的修辭曾經促進了歧視性的迫害行為，比如強迫絕育、強迫禁止結婚。這兩種迫害都基於保持自身與某個人群的距離並將其視為「其他人」，接著剝奪其主觀能動感，將他們的抗議噤聲。
一門學科如何看待自身就是一個有效的測試案例，我們可以從中看出它是如何看待這個世界的。統計學在數學術語的晦澀詞海中潛水，只是偶爾也許表現出純粹的理論性。然而事實上，統計學遠比它願意承認的更接近人文學科。在人文學科的學術語境中，圍繞誰的話語權更大、誰的權力是固有的問題而展開的爭鬥往往極具破壞性，進步也來之不易。今天，這場戰鬥也許已經打到了統計學的大門口。
在他於1972年出版的著作《作為巫術的社會科學》（Social Sciences as Sorcery）中，斯坦尼斯拉夫·安德烈斯基（Stanislav Andreski）指出，在尋求客觀性的道路上，研究者們已經退而求其次地選擇了一種廉價的客觀，就是躲藏在統計學的研究方法後面將其當作一種「定量的偽裝」。
然而，我們真正需要的是為了道義上的客觀性而奮鬥，這樣才能一邊生活在這個世界上一邊研究這個世界。「客觀性的理想，」斯坦尼斯拉夫寫道，「需要的不僅僅是堅持檢驗技巧的規則，也不應該求助於深奧冰冷的術語，它需要的是一種對公正的道德承諾——是對民眾、對機構都保持公平的意志，是面對一廂情願與惡毒仇恨思想時都能抵制其誘惑力，更是反抗威脅與引誘的勇氣。」
就算使用最嚴謹的學術術語，我們也無法避開這樣一個事實，即統計學是一項人類的共同事業，它受制於人類的欲望、偏見、共識與解釋。斯坦尼斯拉夫挑戰我們能否誠實地認識到那些影響我們的因素，能否抵制並拒絕為那些不公正的老爺們服務，他們會強迫我們得出最適合其利益的結論。
我們需要讓統計學這門學科更包容，不僅僅是因為這是正確的，也不僅僅因為這樣才能拓寬統計學學者的人才寶庫，更是因為這樣做可以消除我們共有的認知盲區。我們當然應該嘗試做到客觀，但這種客觀並不是高爾頓、皮爾遜和費希爾聲稱賦予了他們權威的那種不真實的客觀，而是他們未能成功做到的客觀，在他們的研究開始之前，他們就已經允許讓統治階級的利益左右他們的研究結果了。
文/Aubrey Clayton
譯/利姆魯·特恩佩斯特
校對/伴杭彼方
原文/nautil.us/issue/92/frontiers/how-eugenics-shaped-statistics
本文基於創作共同協議（BY-NC），由利姆魯·特恩佩斯特&伴杭彼方在利維坦發布
文章僅為作者觀點，未必代表利維坦立場
原標題：《優生學理論的詭異魅惑》
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