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模糊隶属度,巧评道德性 精选

已有 7317 次阅读 2021-12-31 23:56 |系统分类:科研笔记

人们或许希望大家都能做到是非分明、毫不含糊,一是一、二是二,对就是对,错就是错。然而,在现实生活中,人们往往灵活处理身边的事情,并不坚持非黑即白的原则。实际上,人类社会中的很多现象都是模糊的,并不精确定义。例如,健康,在“健康”与“不健康”之间找不到明确的边界。又如,道德,在“道德”与“不道德”之间也不易找到明确的边界——典型情况是道德两难情境。

道德问题,尤其是两难道德问题,其实是道德与不道德“亦此亦彼”的问题。这类问题具有模糊性,可由模糊数学更好地研究。模糊性,是指存在于现实中的不分明现象,从差异的一方(比如,道德)到另一方(比如,不道德),中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程,这是由于排中律的破缺而造成的不确定性(杨伦标, 高英仪, 1993)。

如果把道德行为用一个集合MMoral)来表示,那么,一个行为是否属于这个集合M,则无精确定义的判别准则。人们面对社会上的各种行为,进行着各自的道德思考和判断。在道德判断研究中,这种情形更加明显,被试根据自己的观念和感受做出判断,并且,在不同条件下又会做出不同的判断。如果道德行为有精确定义的判别准则,那么,人们只要获得这样的判别准则,就将做出一致的判断。现实情况显然不是这样的。

同时,一些道德判断研究中使用的材料,给人留下的印象是,它们似乎并不属于道德范畴。即使属于道德范畴,它们的典型性或代表性也是不同的。道德判断研究结果的差异,可能是由于所用材料不同造成的。与其争论研究结果的差异,不如先合理地评定研究材料。

所以,无论从现实情况还是科学研究来看,均需要恰当地理解和认识道德问题,特别是评判一个行为的道德性。一个行为,特别是道德判断研究中当作材料的行为,属于道德行为的情形如何表示呢?

借用模糊数学的术语,可以认为:一个行为bbehavior)属于道德行为的情形,由模糊隶属度M(b)来表示,其值在0~1之间,越接近1,越属于道德行为,越接近0,越不属于道德行为。确定隶属度的方法有多种,其中之一是统计法。对于确定行为的道德隶属度来说,统计法简单易行。

例如,对于电车问题,把题目改编为:“司机揿动按钮,把电车转到岔道上。司机的行为道德吗?请选择:A.道德;B.不道德。”招募一批被试(比如,100人)作答,统计选择“A.道德”的人数(假设为89人),计算这个人数占全部被试人数的比率(0.89),即为“在电车问题中把电车转到岔道(也就是牺牲1人救5人)”这一行为对道德的隶属度。

同样地,对于天桥问题,把题目改编为:“你把身体庞大的人推下了天桥。你的行为道德吗?请选择:A.道德;B.不道德。”招募一批被试(比如,200人)作答,统计选择“A.道德”的人数(假设为22人),计算这个人数占全部被试人数的比率(0.11),即为“在天桥问题中把身体庞大的人推下了天桥(也就是牺牲1人救5人)”这一行为对道德的隶属度。

由行为或问题对道德的隶属度,就可直接比较研究中涉及的道德性问题,而不是比较表面各异或貌似相同的各种道德判断情况,这就可以统一而简洁地解释道德判断的结果。例如,对于电车问题和天桥问题,为什么会有更多的人选择把电车转到岔道、而只有很少的人选择把身体庞大的人推下天桥?因为前一种情况的道德隶属度(例如,0.89)大于后一种情况的道德隶属度(例如,0.11),也就是说,人们更可能认为前一种情况是道德的,而后一种情况是不那么道德的。

把模糊隶属度引入道德判断研究,不仅可以简化理论解释,而且可以更合理地讨论道德问题,比如,不把天桥问题中推人下去的行为描述成“不道德”,而是“不那么道德”或“属于道德的程度较低”。

参考文献

杨伦标, 高英仪. (1993). 模糊数学: 原理及应用. 广州: 华南理工大学出版社.



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