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评判大规模暴行的数学方法:误差分析与经验法则

时间:2023-11-16 理论教育 版权反馈
【摘要】:如果我们根据死亡人数在全国人口中所占比例来评判这些事件,那么在分析人口总数非常小的国家所发生的暴行时往往会犯非常严重的错误。我可以告诉大家一个我自认为行之有效的经验法则:如果屠杀的规模非常之大,导致“幸存者”为数不多时,用比例的方式来表示死亡人数是可行的。我们在提到卢旺达种族大屠杀的幸存者时,指的很可能是生活在卢旺达的图西人,因此,我们可以说种族暴力行为屠杀了75%的图西人。

评判大规模暴行的数学方法:误差分析与经验法则

前文对抛硬币与考试分数的分析,同样适用于大屠杀与种族灭绝行为。如果我们根据死亡人数在全国人口中所占比例来评判这些事件,那么在分析人口总数非常小的国家所发生的暴行时往往会犯非常严重的错误。马修·怀特(Matthew White)在他的《暴行备忘录》(Great Big Book of Horrible Things)一书中,心平气和地研究了各种恐怖事件,并使用上述方法来评判20世纪发生的暴行。他认为,排在前三位的分别是德国殖民者对纳米比亚赫雷罗人的大屠杀、波尔布特对柬埔寨人的屠杀和利奥波德国王在刚果发起的殖民战争,而希特勒的暴行却榜上无名。

这种分析方法对人口较少的国家有失公允,因此有可能导致某些问题。我们在阅读以色列、巴勒斯坦、尼加拉瓜或者西班牙人惨遭屠杀的报道时,心情会十分沉痛。在衡量这种悲痛程度时,我们能找到经过数学方法验证的评判方法吗?

我可以告诉大家一个我自认为行之有效的经验法则:如果屠杀的规模非常之大,导致“幸存者”为数不多时,用比例的方式来表示死亡人数是可行的。我们在提到卢旺达种族大屠杀的幸存者时,指的很可能是生活在卢旺达的图西人,因此,我们可以说种族暴力行为屠杀了75%的图西人。我们也可以说,导致75%的瑞士人罹难的灾害,其悲惨程度等同于图西人遭遇的种族灭绝惨剧。

但是,如果我们把一名西雅图居民称作“9·11”恐怖袭击事件的“幸存者”,就有点儿荒谬了。因此,用其在美国人口中所占比例来评价“9·11”恐怖袭击的恶劣程度,可能并不是很妥当,在“9·11”恐怖袭击事件中死亡的人占美国人口的比例仅为0.001%。这个数字非常接近于零,凭直觉我们很难正确理解这样一个比例到底意味着什么。

我们既不能使用绝对数,又不可以使用比例,那么我们到底如何评判这些暴行呢?有时候,利用比较的方式会取得不错的效果。比如,卢旺达种族大屠杀比“9·11”恐怖袭击事件恶劣,“9·11”恐怖袭击事件比哥伦拜恩校园枪击事件恶劣,哥伦拜恩校园枪击事件又比造成1人死亡的醉驾事故恶劣。但是,由于时空关系,还有的事件难以比较。“三十年战争”真的比第一次世界大战更惨烈吗?卢旺达种族大屠杀的发生速度之快令人瞠目结舌,而两伊战争则旷日持久,这两者又如何比较?

大多数数学家认为,历史上的这些惨剧和暴行形成了所谓的“半序集”(partially ordered set)。也就是说,在这些灾难中,有的可以两两比较,其他的则无法比较。这个观点看似高明,其实不然,因为我们并没有统计出精确的死亡人数,在评判导致人员死亡的炸弹袭击与战争引发的饥荒这两类事件时,对于哪一类事件更为恶劣的问题也没有形成明确的结论;因为比较战争残忍程度的问题和比较数量大小的问题,在本质上是完全不同的。比较数量大小时,我们总是能得出答案,而比较战争的残忍程度时,有时候我们却无法判断哪一场战争更加残忍。如果我们希望了解26人在恐怖袭击中丧生的悲剧会给我们带来什么样的感受,我们可以想象这次恐怖袭击就发生在我们所在的这座城市,而不是远在地球的另一端,同时还造成26人罹难。这个方法无论在数学还是道德层面都是无可指摘的,也不需要进行复杂的计算。(www.xing528.com)

【注释】

[1]统计学专业知识丰富的读者应该可以注意到,我一直小心翼翼地避免使用“标准偏差”(standard deviation)这个术语。其他读者如果希望进一步了解它,需要查询相关资料。

[2]准确地讲,这个概率比95.45%略小,更接近95.37%,因为1000的平方根不是31,而是略大于31。

[3]其实,生男孩的概率是51.5%,生女孩的概率是48.5%,但是,这又有什么关系呢?

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