什么是科学技术与社会

📝 科学技术与社会（Science and Technology Studies, STS）的核心张力在于：科学知识与技术装置必须回应一个不由意愿支配的物质世界，却又只能通过共同体、仪器、制度、资金与公共文化获得可见形式。STS 既不把科学简化为纯粹逻辑，也不把事实降格为任意意见，而是研究可靠知识和有效技术如何在自然约束与社会秩序的交汇处形成。

研究对象与学科边界

从成果转向生产过程

🏷️ 科学技术与社会是一组研究科学知识、技术系统与社会秩序如何相互塑造的跨学科传统。其研究对象不仅包括已经写进教科书的理论或投入使用的机器，也包括实验设计、仪器校准、专业训练、标准制定、专利制度、风险评估和公众参与。问题的重点从“某个结论是否为真”扩展为“什么实践使它能够被检验、接受、传播和治理”。

🔍 这种扩展改变了分析单位。个人天才仍然重要，但个人的工作必须嵌入实验室、期刊、学会、资助机构和供应链；一件技术也不是孤立器物，而是材料、维护人员、法规、用户习惯与基础设施组成的系统。STS 因而常以案例研究和比较研究追踪知识生产的完整链条，而不是从抽象定义直接推导社会后果。

🌍 这一视角能够连接看似分离的问题。一项医学指标的阈值既涉及生理机制，也涉及统计分类、临床工作流程和保险支付；一种交通工具的普及既依赖工程性能，也依赖道路标准、维修网络和使用者身份。自然现象并未因此消失，反而通过特定的测量与组织安排进入公共生活。

STS 的边界可由几组问题辨认：

这张表说明，STS 不是一套单一理论，也不是对科学的外部评论。它更像一个问题域：只要研究涉及知识主张、物质装置和社会秩序之间的双向塑造，就进入了 STS 的核心地带。

从科学共同体到知识社会学

Merton：规范为何重要

Robert K. Merton（罗伯特·默顿，1910-2003）在 1942 年发表《科学的规范结构》，把现代科学描述为一种由制度规范维持的社会活动。他概括的原则后来常被缩写为 CUDOS：知识应属于公共积累而非私人秘密；主张应按非人格化标准评价；研究者应与直接私利保持制度距离；所有主张都应接受有组织的怀疑。该缩写并非 Merton 原文中的固定术语，但准确概括了其规范分析。

Merton 的贡献不是声称科学家总能遵守规范，而是说明科学可靠性需要某种制度伦理。公开结果使复核成为可能，普遍主义限制身份特权，利益披露降低动机偏差，批评制度迫使主张经受反驳。现实中的保密、声望偏见和优先权竞争恰好显示这些规范并非自然品格，而是需要组织支持、也会遭到侵蚀的制度条件。

Kuhn：共同体先于抽象规则

Thomas Kuhn（托马斯·库恩，1922-1996）在《科学革命的结构》（1962）中把范式（paradigm）与科学共同体联系起来。成熟学科的成员通过教材、习题和实验训练，学习哪些对象值得研究、哪些方法可信、怎样的解答算作成功。常规科学因此不是每天重新检验最根本假设，而是在共享范例指导下解决“谜题”。

Kuhn 对 STS 的关键影响在于，他把评价标准放回历史共同体。数据不会脱离概念和训练自动说话；反常也不会在出现时立刻推翻范式。不过，Kuhn 并未主张范式选择只是权力投票。他列举准确性、一致性、适用范围、简洁性和成果丰饶度等评价价值，只是指出这些价值可能发生冲突，且无法变成机械算法。共同体判断具有历史性，不等于毫无理由。

强纲领：把真假对称地纳入解释

1970 年代，Edinburgh 学派的 David Bloor（戴维·布鲁尔，生于 1942 年）提出科学知识社会学的强纲领（Strong Programme）。其四项方法原则是因果性、公正性、对称性与反身性：社会学应寻找信念形成的条件；不因信念后来被判定为真或假而选择研究对象；用同类原因解释成功与失败的信念；并把同样的解释规则用于社会学自身。

对称性是最容易被误读的一项。它并不要求把可靠理论与错误理论判为同等可信，而是反对一种循环解释：胜利者因为“符合自然”而获胜，失败者才需要用利益、偏见或文化说明。若社会因素只在错误出现时才被召唤，正确知识的制度条件就会被遮蔽。强纲领要求先解释双方如何动员证据、资源与联盟，再另行评价哪一方经受了更严格的检验。

批评者指出，若所有信念都由社会原因对称解释，自然世界对结果的差异性约束似乎被削弱。支持者则回应，因果解释可以同时包括物质和社会条件；“解释为何相信”也不等于“裁定所信内容为假”。这一争论推动 STS 从宏观利益分析转向对实验和仪器的近距离观察。

实验室、技术与异质网络

实验室研究：事实如何获得稳定形式

Bruno Latour（布鲁诺·拉图尔，1947-2022）与 Steve Woolgar（史蒂夫·伍尔加，生于 1950 年）在《实验室生活》（1979）中，把 Salk Institute 的神经内分泌实验室当作民族志田野。他们记录样本、仪器输出、论文草稿、引文和职业信用如何彼此转换。一个最初带有许多限定词的陈述，经过重复实验、同行引用和仪器标准化，可能逐渐失去“某研究者认为”“在特定条件下显示”等模态，最后成为不再需要说明来源的事实。

实验室研究把“发现”拆解为可观察步骤：材料被制备，信号被筛选，曲线被绘制，异常被归类，文本被改写，反对意见被预先处理。这种描述不意味着自然任由文字制造。相反，实验会失败，样本会污染，仪器会漂移，竞争团队会提出不兼容结果。事实之所以稳定，正因为一套实践能够反复吸收这些抵抗并让不同地点获得相近结果。

SCOT：技术并非只有一条最佳路线

技术的社会建构（Social Construction of Technology, SCOT）由 Trevor Pinch（特雷弗·平奇，1952-2021）与 Wiebe Bijker（维贝·比克尔，生于 1951 年）系统提出。SCOT 反对把技术史写成“性能更优的方案自然淘汰落后方案”。它强调解释弹性：同一器物对不同相关社会群体意味着不同问题，因此“成功”标准也不同。技术形态是在群体争议逐步闭合后稳定的。

SCOT 的机制可以分为三步。首先识别相关群体，如制造商、熟练用户、非用户、监管者和维修者；其次重建每个群体如何界定问题；最后分析争议如何通过重新设计、修辞说服、市场选择或制度标准达到闭合。闭合不表示所有技术问题得到客观最优解，只表示关键群体不再把它们视为必须继续争论的问题。

ANT：社会与技术在网络中共同成形

行动者网络理论（Actor-Network Theory, ANT）由 Latour、Michel Callon（米歇尔·卡隆，生于 1945 年）与 John Law（约翰·劳，生于 1946 年）发展。它拒绝预先把解释因素分成“社会”与“技术”两类，而要求追踪人、文本、设备、微生物、标准和资金如何被连接。ANT 所说的行动元（actant）并不必须具有意图，只要它的存在使行动路径发生差异，就应进入分析。

ANT 特别关注转译（translation）：某个行动者把其他参与者的不同目标重新表述为一项共同计划，并设置必须经过的节点。例如，研究团队要使一种检测方法成为标准，就必须让样本库、仪器厂商、临床人员、监管文本与统计阈值相互兼容。网络一旦稳定，背后的协商会被“黑箱化”，使用者只看见一个可直接调用的装置；故障出现时，黑箱内部的依赖关系才重新显露。

ANT 的强项是揭示秩序的物质基础，弱点则是容易把权力差异写成平坦的连接。实验员、资助机构和专利所有者都可被列为节点，但三者控制资源和承担风险的能力并不相等。后续 STS 因而更多结合政治经济、性别研究与殖民史，以解释网络为何总对某些行动者更有利。

共生产：知识秩序与社会秩序

Sheila Jasanoff（希拉·贾萨诺夫，生于 1944 年）用共生产（co-production）概括一个更宏观的命题：描述自然与组织社会的方式经常共同生成。知识分类不仅反映世界，也分配身份、责任和行动资格；制度安排也不只是应用既成知识，而会影响哪些数据被收集、哪些不确定性被承认、谁能够代表公共利益发言。

共生产不是“科学受政治污染”的同义词。它指出任何公共知识都必须进入法律类别、行政程序和文化叙事。例如，风险模型要成为监管依据，必须同时界定可接受风险、证明责任与受影响群体；这些规范选择不能由实验数据单独推出。不过，规范选择也不能随意改写毒性、传播率或材料强度。自然约束和政治秩序通过模型、标准与机构彼此接合。

这些传统不是简单的替代序列。规范论解释科学何以值得信赖，Kuhn 解释训练与历史断裂，强纲领纠正胜利者叙事，实验室研究展示微观生产，SCOT 与 ANT 扩展到技术，共生产则连接知识和治理。具体研究常从其中选取互补工具。

可核查案例：自行车为何成为“安全自行车”

Pinch 与 Bijker 在 1984 年的经典论文中用 19 世纪自行车说明技术形态并非由单一效率指标决定。高轮自行车后来常被视为低效过渡品，但对追求速度、技巧与男性气概的年轻骑手而言，大前轮提供的速度正是吸引力；对担忧跌落风险的潜在用户而言，同一结构却构成“安全问题”。不同群体面对的并不是同一个待优化指标。

1880 年代出现的链条传动低轮车型把脚踏转动与驱动轮尺寸分离，充气轮胎又改善了震动和速度。低轮结构逐步被称为“安全自行车”，并吸引更多女性和日常通勤者。技术变化、服饰变化、道路条件与市场扩张相互加强，最终使两轮近似等大的菱形车架成为主导设计。这里没有任何社会叙事能够取消重心、传动比与材料强度，但哪些物理性能最值得优化，取决于使用群体怎样定义“好车”。

这个案例支持 SCOT 的两个主张：早期技术具有解释弹性，稳定形态来自问题定义和工程方案的共同闭合。不过，后续研究也修正了原分析。第一，相关群体并非拥有同等发言权，收入、性别规范和道路准入影响谁能成为可见用户。第二，把故事停在设计闭合会低估维修、基础设施和法规对技术长期存续的作用。第三，自行车并非在每个地区沿同一路径演化，比较研究需要处理产业体系与城市空间差异。

与科学哲学和科技政策的边界

STS 与科学哲学共享对证据、客观性和理论变化的关切，但提问方式不同。科学哲学常问“什么算作好的解释”或“证据在逻辑上支持何种结论”；STS 则追问“哪些仪器、训练和组织程序使某种证据得以出现”。前者提供规范判据，后者检验这些判据在实践中如何运作。缺少哲学分析，社会描述可能无法区分可靠与不可靠主张；缺少 STS，抽象判据又可能把真实科学描绘成不存在的理想程序。

STS 与科技政策也不相同。科技政策必须在预算、期限和法律权限下选择行动，关注研发投入、产业能力、风险监管与创新扩散。STS 首先揭示政策对象如何被构成：何种指标代表创新，哪些损害进入成本核算，谁被认可为专家，何种不确定性被制度吸收。STS 可以改善决策的反思性，却不能单独决定资源应该投向何处；最终选择还需要伦理原则、民主授权和领域知识。

这种边界关系可概括为三个层次：科学哲学主要评估理由是否成立，STS 解释理由如何获得社会与物质形式，科技政策决定在不完全知识下如何行动。三者相互依赖，但不能彼此取代。

核心争论：建构是否削弱客观性

关于“科学事实是被发现还是被建构”，存在两种主要立场。

批判性实在论一方认为，强建构论容易混淆信念成因与信念真值。实验室组织、职业利益和修辞策略可以解释一项主张为何流行，却不能解释桥梁为何承重、药物为何产生稳定效应或预测为何在陌生条件下成功。可重复干预、跨仪器收敛和失败实验表明，自然世界对知识生产施加不对称约束。

建构主义一方认为，“自然最终裁决”常把复杂过程压缩成胜利者叙事。数据必须经由仪器、分类与统计模型才能成为证据；不同可靠方法可能产生不一致结果；研究议程和可接受误差又与制度利益相关。强调建构不是否认世界存在，而是拒绝把某种历史形成的表述当作自然未经中介的声音。

双方证据各有指向。实验预测和工程干预的稳定成功支持实在约束；同一对象在不同标准下呈现不同边界、争议结果随仪器和制度改变，则支持中介分析。当前 STS 的主流倾向不是主张“事实只是意见”，而是采取实践取向：客观性被理解为一种成就，来自公开程序、异质证据、可追溯仪器、批评共同体与现实抵抗的联合。争论仍集中于两个问题：社会解释应在何处止步，以及描述知识生产是否足以承担规范评价。

💭 延伸思考

• 如果客观性依赖特定制度，制度发生利益集中时，应以哪些迹象判断知识可靠性正在下降？
• SCOT 强调相关社会群体对问题的不同定义，但尚未形成组织的潜在用户如何进入分析？
• ANT 把非人对象纳入行动网络，这种做法如何保留对意图、责任与权力不平等的区分？
• 科技政策必须在证据尚未稳定时行动，程序公开、专家判断与公众参与之间应如何分配权重？
• 当某项技术已经黑箱化并嵌入基础设施，什么条件足以重新开启对其设计选择的公共争论？

📚 参考文献

1. Merton, R. K. (1973). The Sociology of Science: Theoretical and Empirical Investigations. University of Chicago Press. ——收录科学规范、优先权与奖励制度的经典论文。
2. Kuhn, T. S. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press. ——范式、常规科学与科学革命理论的原始文本。
3. Bloor, D. (1976). Knowledge and Social Imagery. Routledge & Kegan Paul. ——科学知识社会学强纲领及其四项原则的系统阐述。
4. Latour, B. & Woolgar, S. (1979). Laboratory Life: The Social Construction of Scientific Facts. Sage. ——以实验室民族志研究事实稳定过程的奠基著作。
5. Pinch, T. J. & Bijker, W. E. (1984). “The Social Construction of Facts and Artefacts: Or How the Sociology of Science and the Sociology of Technology Might Benefit Each Other.” Social Studies of Science, 14(3), 399-441. ——SCOT 框架与自行车案例的经典论文。
6. Bijker, W. E., Hughes, T. P. & Pinch, T. J. (eds.) (1987). The Social Construction of Technological Systems. MIT Press. ——技术社会建构研究的代表性文集。
7. Latour, B. (2005). Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford University Press. ——行动者网络理论的成熟概述与方法论辩护。
8. Jasanoff, S. (ed.) (2004). States of Knowledge: The Co-Production of Science and Social Order. Routledge. ——共生产框架及其在知识与治理研究中的展开。
9. Sismondo, S. (2010). An Introduction to Science and Technology Studies (2nd ed.). Wiley-Blackwell. ——梳理 STS 主要传统、争论与研究边界的权威教材。