宗教科学（UBC & UC 公开课）第五单元 文献 颓垣和遗骨中的宗教 5.5 为过去建模以预测未来
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斯林格蓝：
1. 在第5讲中，我们将探索运用计算机建模来研究有关宗教的历史记录、以及对宗教做出可能的预测。
Ø 实际上计算机建模所做的是建立一个模拟世界、一个玩具世界，因为它将被彻底简化。你设置代理人-即个体、虚拟的个体、模拟的个体，他们以各种方式互动。
Ø 你经常会将之与如果他们拥有特定的信仰将如何改变他们的行为这一观点相结合。你在某些假设下编程，X信仰将导致Y行为，然后你运行系统。所以你预先设置条件，然后你运行系统，看看会发生什么。
Ø 这些是模型彻底简化的。你要明确世界的各个方面，这意味着你无法明确很多方面。所以有些人因此对它不甚满意。
2. 但该方法的有力之处在于它可以使你明晰你的假设以及宗教信仰和行为间的关系。
Ø 例如人们建立人际网络以传递宗教信仰的行为，该方法可以让你对自己的假设和结论在一定程度上进行控制。这确实可以使你取得一些进展，因为你建立了这些模型 然后将之与真实世界进行校验。
3. 重要的第二步是检视模型能否进行预测。它们能预测我们过去曾观察到的范式吗？或更有意思的是，它们能预测我们将在未来看到的事物吗？
Ø 涉及测试的一个最早的建模研究是斯蒂芬·J·兰辛关于巴厘岛水神庙的有趣理论。在巴厘有着精心布局的水稻农业和一整套水神庙设置，水通过寺庙的网格体系被引导到不同的稻田，而这都属于同一个河流流域。在1990年代早期的一篇文章里，兰辛论证了这一系统事实上是宗教仪式被用于解决生态问题的很好例子。他的观点是实际上你在这个网络中看到的是一个高高在上主庙，神庙控制着水流。这实际上是由宗教来负责对水的管理。这整个的系统-确定宗教年开始时间、宗教仪式日历、决定何时举行某些庆典，实际上非常精巧地适应于如何在不同的稻田、在一年的不同时间分配水量；如何安排种植时间、如何安排田地休耕、如何应对虫害控制等难题。他论证了这是一个完整的动态系统，宗教仪式被用于解决特定的生态问题。
Ø 有意思的是兰辛并不满足于简单地阐述这一假设，在1993年后期，他与同事詹姆斯·克雷莫组成了团队，建立了一个计算机模型以验证他的假设。他们所做的是建立了一个模拟的世界、一个模拟的巴厘。在模型中神庙或是协调或是不协调水源的利用，他们在模拟模型中发现，如果允许神庙以各种方式协调水源，当它们开始合作它们就开始协同，它们自发地将自己组织为层次体系，非常类似于我们在巴厘岛现在的系统里所看到的层次体系。这种动态系统具有极强的适应性，以与我们在巴厘岛水神庙系统观察到的非常吻合的方式应对干旱、虫害问题。
Ø 这是一个很好的例子，运用计算机模型验证了关于宗教仪式功能的假设。
4. 在2010年的另一项有趣的研究中，我在UBC的二位同事依据文化的流行病学观点建立了一个模拟，其观点是人们可被某些模因侵占，从而使他们产生某些行为。你拥有了一个信仰，这将导致某种行为，然后模拟不同信仰如何具有不同的显型。换句话说，不同类型的信仰产生不同类型的行为，在动态模型里相互作用。他们发现在某些假设下，由单一祖先文化所产生的动态并不完整，你所得到的新兴文化、从原始的祖先文化中得到的文化多样性，即使没有地理多样性或人们迁徙到不同的地区也能得到。这表明宗教体系（前提是如果你接受模型的假设），在本质上是不稳定的，传统会制造反传统，传统终将产生异见者，以不可避免的基于动态宗教文化传播的方式发生。
5. 应用于宗教认知科学的建模工作中心之一，是由卫斯理·怀德曼所领导的波士顿大学宗教团体生物文化研究团队，我们将和怀德曼团队的几位研究者谈谈，从而对如何建立模型
以及他们能为宗教认知领域的研究者做些什么有一些感性认识。
波士顿大学科纳·伍德博士：
1. 我们每天在地球上的所作所为，这就是头脑里的模型。如果我们未从应得到消息的朋友处得到消息，就会头脑建模，我们的头脑就会制造一些可能会发生什么的模型。因此计算机建模的第一步是，你必须对自己的实际想法非常明晰，对你头脑里的模型非常明晰。
Ø 我们对地球上事物如何运作的有一些模型，这些头脑模型实际上非常模糊，而计算机非常愚蠢，这就是关键。如果计算机是愚蠢的，那它们就不能填补缺口。如果你保留一些模糊不清的东西，编码将产生缺口，程序则无法运行。
Ø 因此你必须使你头脑模型中的每个方面、每个工作部件、每个齿轮、每根杠杆都清晰明了，这通常意味着找到你头脑模型中的矛盾和不相符之处，因此进行模拟的第一个推理是，你要对自己的观点及该观点的实际经验主义基础非常清晰。
2. 当你建模时，首先要进行标定，运行参数扫描以查看所有不同的参数值在模型中的作用，然后给让模型给你一些想要的输出。
Ø 比如你说：“来吧模型，给我们一个宗教社群，它的起始人口是10人，几年后发展到1万人。”这是你让模型所做的唯一事情。模型于是照做了，然后你所做的是察看创建了输出的参数值。
Ø 具体而言，我们使用了联合基督教会，它可能是美国最自由主义的主流新教教派；我们另外还使用了一个规模更小也更为保守的新教教派基督神教会。我们所做的是告诉模型：“嘿，来吧，给绘制一个人口图表。”对于联合基督教会来说，在过去的几十年间，人口数量降低了超过50%，我们给出指令从2百万开始到90万结束；而对基督神教会，我们则给出指令从低人口数量开始，快速增长到高人口数量。
Ø 在我们的模型里，还包括了随机的消极生活事件。类似你儿子撞坏了汽车这种生活中常见的糟心事，可将这些糟心体验设置为更加频繁地发生，或设置成更为严重或较不严重的发生。对于联合基督神教会来说，负面的生活体验并不常发生，即使发生也相当温和，因此这一群体的人在教区外的生活是相当稳定的、事情进展地并不坏；而对基督神教会来说，则有更多的负面生活事件，而且更为严重。
Ø 这就是惊奇时刻，当我们面对这些时刻，我们会说：“嗨，模型告诉了我们一些我不确定我们已经预测到的事情。”因此再一次的，我们从模型中得到了一些信号，显示我们之前的某些结论是远离真实世界的。
Ø 是相互作用的动态而不仅仅是模型的构造，是模型真正的相互作用动态与真实世界里相互作用方式的某些方面相吻合。这是一个动态的过程就像你在真实世界里看到的一些过程一样。这确实很棒。
3. 当你建立了模型你还需进行验证测试。
Ø 运行模型之后，需要测试模型参数值是否与所预想的真实世界参数值相吻合。你测试模型不仅仅是为了得到你想要的输出，你测试模型是为了研究它从哪里产生了你想要的输出，参数值是否与你在真实世界的发现相吻合。
斯林格蓝：
计算机建模的一个激动人心之处在于，我们不仅可以探索当代宗教团体中宗教人士所发生的动态，而且可以将这些模型应用于历史数据中，以检视历史数据库、文本数据库、 文化特征数据库，对不同的假设进行建模并挑出不同的假设，并对它们进行潜在的评估。现在让我们有请怀德曼组里一位成员贾斯丁·莱恩，他既是建模师又是宗教历史学家，他将谈谈这些工具如何被用于认知史学。
贾斯丁·莱恩：
1. 以认知科学的方法研究宗教历史记录，我经常被问到的一个问题是：“我们可从计算机系统里得到什么？”实际上我们可以了解很多不同的东西，那是我们在实证研究或历史研究中所得不到的。
Ø 我们从这些研究中进行假设，但很多时候结论并不是我们所以为的。在很多实证研究中、更广泛的宗教科学研究中（这包含了社会学研究、宗教认知科学研究）很多的工作，即使不是所有的工作，在更具经验主义的文化演化研究中，人们走出去从现存的社群里获得数据，试图理解复杂变量之间的关系。然后他们描绘了一幅我们如何变成现在这样的图画。因此人们使用现在的静态数据，试图构建一个有关我们过去的动态故事。
Ø 在更多的历史研究中有时会出现相反的情况，这不仅仅在宗教研究的诠释方面非常普遍，而且更广泛的宗教研究通常涉及文献和对文献的解读。人们在已经发生的事情中寻找数据，即使是人类学家，从某种程度上他们已经（如果你记录数据）也在检视过去发生过的事。在那一时刻你并非研究当下，也非探究未来。
Ø 但是当他们从事认知史学或宗教认知科学时，人们试图从历史数据中解读人类的思维。而这缺少的正是没有心理测量学验证措施，可以被用回到任何一个历史社群的情况中去。
2. 计算机建模所能做的是提供一个综合二者的桥梁。
Ø 当你看到一个AI系统，能够被验证以与人类相同的认知机制进行工作，你知道这里有映射，它并不需要一一对应，没有理论与现实是完全对应的。
Ø 但是计算机模型可以具体示例一个理论，我们可对模型进行参数设置，说这是我们在模型中想要的人数，这是模型中的社会人际网络关系，这是在这些条件下做出这一决定或那一决定的可能性。
Ø 当我们在这些不同的条件下运行这一模型时，我们能够说：“看，这确实拟态了我们在历史记录中的发现。”因此是的，我们在历史记录中所见到的该行为的解释，与这一理论或那一理论的理论预测相吻合，或是与这一理论或那一理论并不吻合。
3. 我们所能做的另一件事是我所谓的“重构”-我们所还原的或建设我们所还原的。
Ø 在所有的科学中几乎都是还原论。在人文学科中，还原论是个脏字，这也是从事科学的真正原因。
Ø 你将你所看到的一个现象，试图将之简化为一组基础变量之间的关系，但当你面对像宗教这样复杂的事物，如果你将它（宗教）、你将你所看见的关于宗教和宗教人士的变量，一旦你将之还原为实验范式或实证观察，那你就将之简化还原为基础变量。这并没有给你机会以建立你所不断简化还原的事物，因此计算机模型真正为我们提供了打开宗教还原研究尺度的钥匙。
Ø 我可以在宗教研究领域建立一个基于人类心理学研究的代理，然后我可以将这些代理分组，让他们进行社交网络互动或作为社群的一部分随机互动。我们假设他们都互相认识，我可以将人口规模设置为数十人、数千人、甚至在某些情况下数百万人；我可以让它们以未经实证检验的变量进行互动。这样做要么是因为它们无法以实证进行验证，要么是因为没有数据或无法获取这些人的资料。
Ø 因此计算机建模能使我们做的比其他任何东西都重要，它是建造我们在宗教科学研究中所简化还原事物的关键。
斯林格蓝：
莱恩博士与他的同事们正在探索的一个有趣项目，是与我们之前所研究的技术结合起来，将大规模文本分析与建模工作结合起来。他们所做的是将庞大的布道词数据库放在一起，这大约是20多个国家的145,000场布道，数据是关于布道大概发生时间、在哪里发生（这被赋予了地理标记）、布道词本身、布道词的内容可与其他数据诸如人口普查数据相协同。这是非常有力地技术，让我们回到莱恩博士听他聊聊这个项目。
贾斯丁·莱恩：
1. 我们所开发的是一套布道的模型和关于这些布道的数据。
Ø 最后我们有了60亿个数据点。这是世界上任何一个研究人员所能得到的最大宗教信息单一数据库。它使所有其他正在运行的数据库相形见绌，甚至差了几个数量级。
Ø 最有意思的是，即使我有了所有这些数据并且能在社群中进行验证、即使我能用这些漂亮的数据进行挖掘算法，但当你将之放入大数据体系中，它仍不值一提。
Ø 当你看到我的数据库，相较于正在开发的第二大数据库多出几个数量级（第二大数据库是温哥华UBC的宗教历史数据库），这二者间的数量级差异，大约相当于我的数据库与脸书之间的数量级差异。而那是脸书365天每天搜集的数据，他们在几周跨度里创建的数据就比我自1990年开始创建的要多。
Ø 为了验证这些，我们与一些学者共同创建了文本分析词典和工具，使用这个数据集来验证那些理论假设，确实是去芜存菁的方法。通过搜集尽可能多的数据以获得尽可能全面的图像。
Ø 每项研究都有样本的问题，但你的样本越大，就会越有信心。鉴于手头的这些样本，我们对自己关于基督教社群的结论很有信心。
斯林格蓝：
我希望本讲能给大家带来一些感受，将历史研究、认知科学研究和数字人文技术整合起来的可能性。因此我们可以根据历史记录检验认知科学理论，我们可以运用来自于认知科学的人类心智的知识以更好地理解历史记录，并对不同的理论就历史记录的解释做出评判。
一旦我们有了数字形式的历史记录，无论其形式是文本存档、模型亦或是历史记录的数据库，我们就可以运用数字人文中的这些激动人心的新工具，运用计算机建模、并流分析以真正获得一些进展。对于宗教研究中一直存在的问题、争论取得一些进展，在某些情况下，这些问题争论已经存在了数千年。
