以数理化为代表的科学文化和以文史哲为代表的人文文化,是当前文化的两种主要形式,被称为“两种文化”。最早从学理上将文化分为科学文化和人文文化,并注意到它们之间分裂现象的是英国学者斯诺(C. P. Snow),他于1959年在剑桥大学发表《两种文化与科学革命》《再论两种文化》等演讲,并以《两种文化》为题结集出版后引发了科学文化与人文文化及其分裂现象的广泛讨论,并将两种文化及其分裂问题称为“斯诺问题”。随后,世界各国的诸多学者纷纷开出弥合两种文化的各种药方,其中包括斯诺本人提出的教育改革和科学普及的方案,但两种文化还是没有找到融合的根本途径。

人文学科难以数字化

两种文化之所以难以融合,主要是因为它们建立在不同的方法论平台之上。自然科学之所以能够一路高歌,主要由于其主体间性、可解释性、可预测性、可检验性等,而人文学科则通常缺少这些特征。自然科学的这些特征建立于经验化、数据化和逻辑化的基础上,不同自然科学学科之间虽然存在不同研究视角,但基本都建立在观察、实验的基础上,通过观察、实验获取数据,通过数据找出其因果性或相关性规律,即自然科学“用数据说话”。这些数据可观察、可检验、可解释、可预测,不因人而异。反观各人文学科,较为注重个人体验,其主要方法为体悟、思辨等,多建立于个人假设基础上,用思辨的方法建构具有个性化的思想理论体系。人文学科由于缺少具有客观性的数据,从而无法用数据说话,造成因人而异、各说一辞的局面,主体间很难取得共识。因为建立在不同的方法论平台上,科学文化与人文文化间分裂为两个对立的共同体,相互之间基本不可通约,各种融合方案多以失败告终。

人文学科为什么不向自然科学学习,也通过数据化手段来“让数据说话”?这主要是自然科学与人文学科的研究对象不同而使用不同的方法,从而造成人文学科很难用自然科学的方法取得相关数据。

自然科学研究的是自然的各种现象及其规律,自笛卡尔以来,作为主体的研究者与作为客体的研究对象间拉开了距离,人可以对研究对象进行孤立、静止的客观性观察,甚至按照研究目的对研究对象进行受控实验,通过观察和受控实验获取研究对象的输入—输出数据,并根据这些数据建构数学模型来刻画、模拟研究对象,由此发现研究对象的内在规律。

但是,人文学科的研究对象是人类自己,而人具有自我意识和主体性,研究者和研究对象都是人本身,我们很难像研究自然现象一样对人进行观察、实验。这样,我们很难获取刻画人类的客观数据,因此人文学科也就很难用数据说话,只能通过猜想、假设和推理的方法进行思辨性的研究。