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出版者:Springer

作者:Kurz-Milcke, Elke; Gigerenzer, Gerd; Kurz-Milcke, Elke

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2003-12-31

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780306479038

丛书系列:

图书标签:

• 科学社会学
• 科学传播
• 科学政策
• 社会建构主义
• 知识社会学
• 技术研究
• 专家制度
• 公众参与
• 科学伦理
• 风险沟通

《超越边界：跨学科思维在现代社会中的应用与挑战》 图书简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的二十一世纪，单一学科的知识壁垒已成为制约人类进步的桎梏。我们所面临的气候变化、全球健康危机、人工智能伦理困境，无一不是复杂的系统性问题，它们需要跨越传统学科界限的综合性洞察力与协作能力。《超越边界：跨学科思维在现代社会中的应用与挑战》正是这样一部旨在系统梳理、深刻剖析并提供实践框架的前沿论著。它并非专注于某一特定领域的专家群体，而是致力于探讨“如何构建连接点”，即如何将不同知识体系——从自然科学的严谨逻辑到人文学科的批判深度，再到社会科学的实证分析——有效地整合起来，以解决当代最棘手的现实问题。 本书的叙事逻辑并非围绕“科学精英”的个人传记或学术成就展开，而是着眼于方法论的转移和知识生态的重塑。我们观察到，最具创新性的突破往往发生在学科交界处，然而，将不同“语言”和“范式”的专家凝聚成一个高效的知识共同体，其难度不亚于进行首次科学发现。 全书结构分为四个主要部分，层层递进，构建了一个完整的跨学科研究与实践的生态地图： 第一部分：范式的冲突与融合——跨学科研究的理论基石 本部分首先对“跨学科性”进行了细致的辨析，将其区分为“多学科（Multidisciplinary）”、“交叉学科（Interdisciplinary）”与“超学科（Transdisciplinary）”三个层次。作者认为，真正的社会影响力往往来自于后者，即超学科研究，它要求参与者共同定义问题、共享方法论，甚至创造出超越现有任何学科的新范式。 我们深入剖析了认知心理学中关于“心智模型（Mental Models）”的研究，揭示了专家在面对未知领域时，其固有的思维框架如何成为创新的阻碍。例如，一名专精于量子物理的理论家，其对“确定性”的认知模式，可能使其难以理解社会学中关于“概率性行为”的解释框架。本书通过大量案例，展示了如何通过结构化的对话机制和共享的“元语言”来系统性地解构这些内在的认知壁垒。 此外，本部分还批判性地审视了当前学术评价体系对跨学科研究的潜在抑制作用。在传统“以期刊影响因子为导向”的考核机制下，耗时长、成果形式不明确的跨学科项目往往处于劣势，这直接影响了资源分配与青年学者的职业选择。 第二部分：工具箱的拓展——跨学科方法论的实用指南 如果说第一部分是理论基础，那么第二部分则是一份面向实践者的“工具箱”。它并非介绍具体的科学实验技术或社会调查问卷设计，而是聚焦于融合性方法的开发与应用。 其中一个核心章节探讨了“系统动力学建模”在复杂社会经济问题中的应用，并将其与“定性案例分析”相结合。例如，在分析城市交通拥堵问题时，纯粹的工程学模型可能忽略了居民的文化习惯和对公共交通的情感依附；而社会学调查可能缺乏对基础设施瓶颈的量化分析。本书详细阐述了一种混合建模策略，如何将大数据分析的结果，通过特定的转化函数，融入到基于社会行为假设的反馈循环图中。 另一个重点是“伦理嵌入式设计（Ethics-by-Design）”的实践。随着生物技术和信息技术的飞速发展，技术与社会伦理的冲突日益加剧。本书提供了一套流程框架，指导工程师和设计师如何在产品开发的早期阶段，主动引入哲学、法律和社会学专家，通过“预见性影响评估（Prospective Impact Assessment）”来预测技术可能引发的社会后果，并将这些考量直接转化为技术规范。 第三部分：前沿领域的实践检验——边界的重塑 本部分通过深入剖析三个当下最具挑战性的前沿领域，展示了跨学科协作如何真正推动边界的拓展： 1. 气候韧性与城市规划： 考察了如何整合气象学、水文学、经济地理学和社区组织学的知识，以设计出能够抵御极端天气事件的“智慧城市”基础设施。重点关注了传统工程学对本地传统生态知识（Traditional Ecological Knowledge, TEK）的忽视所造成的后果，并提出了将TEK纳入现代风险评估的制度化路径。 2. 复杂疾病的精准干预： 分析了从基因组学（Genomics）到环境暴露组学（Exposomics），再到个人行为数据分析（Behavioral Analytics）的整合路径。本书强调，单一的生物标记物并不能完全解释疾病的异质性，必须结合患者的生活环境、心理压力和社会支持网络才能实现真正的“精准”干预。 3. 人工智能的社会治理： 探讨了如何将计算机科学、法学、政治学和认知神经科学结合起来，设计出既高效又公平的算法治理框架。本书侧重于解释“可解释性AI（XAI）”的社会责任维度——即技术上的可解释性必须转化为普通公民能够理解和接受的公共叙事，而非仅仅是为监管机构提供的技术文档。 第四部分：构建知识的未来——人才培养与制度创新 最终部分着眼于未来：如何系统性地培养下一代具备跨学科视野的研究人员和政策制定者？本书提出了对传统教育体系的深刻反思，主张废除僵化的院系壁垒，推行以“挑战驱动（Challenge-Driven）”为核心的教育模式。 书中详细阐述了一种“知识中介人（Knowledge Broker）”的培养模式——这类人才不仅拥有深厚的专业知识，更擅长于在不同知识团体之间搭建桥梁、翻译信息、调解冲突，并推动将研究成果转化为可执行的公共政策或商业实践。 同时，本书呼吁政策制定者建立新的“知识基础设施”，包括跨学科研究中心、共享数据平台以及旨在促进长期、高风险研究的稳定资助机制。本书认为，只有通过制度层面的变革，才能真正释放跨学科思维的巨大潜力，使知识生产更贴近人类社会发展的核心需求。 《超越边界》是一部面向所有致力于解决复杂问题的人士的指南，它挑战了我们对专业化和知识分工的传统认知，预示着一个需要更广阔视野、更灵活思维的知识协作新时代的来临。它不是一部关于某一群特定“专家”的图谱，而是关于如何让所有领域知识更有效地协同工作的行动纲领。

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