领域交叉如何让政治学研究更好玩？——专访王振宇老师 | 佳作零距离第1季第2期

学术 2025-01-26 09:30 浙江

编者按

Editor's note/

政治学评介专访了澳门科技大学管理学系助理教授王振宇老师，王老师就他与合作者李桃、Rodrigo Praino发表在The Leadership Quarterly上的文章Is there a Prototype Leader Look? Evidence from the Photos of Chinese Local Leaders进行了分享。本篇推文截取整理了访谈的主要内容：第一部分是王老师对文章的介绍；第二部分王老师分享了选题历程、AI方法的运用以及研究过程中的挑战；第三部分围绕学科交叉，王老师分享了学科交叉对研究的助力、对选题的启发以及进行学科交叉研究所需要的策略；第四部分是关于对文科“倒闭潮”的看法，以及王老师对青年学生的建议。访谈的完整内容欢迎收听播客。

嘉宾介绍

王振宇，2022年至今任澳门科技大学管理学系助理教授，北京大学政府管理学院博士毕业，哥伦比亚大学政治科学系访问学者。求学经历横跨电子信息/计算机、经济学、公共行政管理三个学科。研究兴趣包括中国政治、社会政策、公共治理、制度与不平等。研究成果在The Leadership Quarterly, International Review of Administrative Sciences, Asian Politics & Policy, 《财经研究》《中国经济史研究》等权威期刊发表。

个人网站：https://zhenyum.wang/

（点击阅读原文跳转）

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访谈节选

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第一部分

文章风采：从外形到领导力的跨学科探秘

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问题1

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政治学评介：

王老师与合作者李桃、Rodrigo Praino去年发表在The Leadership Quarterly上的新作Is there a Prototype Leader Look? Evidence from the Photos of Chinese Local Leaders，政治学评介非常荣幸在此前编译了中文提炼版，并在王老师的指导下起了一个简洁贴切又有趣的中文标题“什么相貌好当官？来自中国地方官员照片实验的证据”，受到了广大学友的喜爱与支持。今天，我们邀请到了作者本人为我们介绍这篇文章的详细内容，相信在王老师的分享之下我们一定能够对文章有更深入的了解与思考，让我们欢迎王老师！

王振宇：

政治学评介的读者们，听众观众朋友们好，我是澳门科技大学的王振宇。感谢政治学评介提供这个机会，也感谢主持人的介绍，很高兴和大家分享交流。

这篇文章引发了这么多关注，是我跟这个文章的发起人——澳门大学李桃老师意料之外的。当然有政治学评介传播很大的功劳，同时也说明，中国的研究者和网民对于精英政治有很高的兴趣度，但是除了涉及到精英政治以外，这篇论文涉及到另外一个话题。

大家生活中有种朴素的直觉，相貌对人很重要。在古代唐朝的吏部，选官有一个标准叫做“身、言、书、判”这四个字，其中的“身”就是指身形丰伟相貌堂堂，现代人甚至发明了一种夸张的说法“颜值即正义”来说明相貌的重要性。这篇文章就是在学术的语境中来探讨这个话题。

我们从政协官网下载了五千多张官方肖像大头照，按照“政府官员-非政府官员”这样1v1严格配对的方式生成照片组，进行了多次在线调查实验。通过网络问卷平台，从全国随机招募了两千多名被访者，让被访者在高度相似的照片组中进行选择，来回答：比如谁更像官员？你觉得谁更可信？谁更有能力？等六组问题的中的随机一组。数据分析后的结论非常符合我们的直觉，被访者在“政府官员vs非政府官员”的配对照片在线调查实验中，不仅能超过随机概率水平地辨认出政治领导人，而且认为政府官员比同组的非政府官员更值得信任、更有能力等。

第二部分

方法精妙：选题历程与技术赋能的深度探索

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问题1

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政治学评介：

当时政治学评介发布这篇文章的推文阅读量达到了接近两万之高。如此有意思的选题是怎样产生的，可以请您介绍一下文章的选题起源吗？

王振宇：

政治学评介起的标题“什么相貌好当官？”很通俗易懂，符合自媒体时代的传播习惯，但有些标题党，因为文章没有解决这个问题，要回答这个问题得从官员选拔机制入手，或者至少对在任官员的相貌做特征分析。据我所知，哥伦比亚大学的蒋俊彦老师，现在有一篇工作论文是从这角度来分析的。我们的文章并没这么做，不过文章确实是深受一篇研究西方什么样貌好当官的学术论文影响，是2009年发表在大名鼎鼎的Science正刊上的论文，标题翻译过来就是“预测选举？小孩子的游戏而已！”，这篇文章的结论是，西方选举中相貌长得帅的人更有优势、更能得到人们的信任赢得选举，比如法国总统马克龙、加拿大总理特鲁多等等都是著名大帅哥。

但是研究中国基层选举的学者认为，这一西方的规律在中国不大适用，他们认为在选拔制下，因上级官员掌握了关于他们打算提拔任命的下级官员的大量信息，所以外观得分与中国官员的选拔任命并不相关。这其实和我们的直觉是违背的，而且他们的研究在数据和方法等方面也有一些缺陷，因此李桃老师——我在澳门大学做博士后期间的合作导师，就想着能否用中国的情境检验一下这个学术上有争议的命题：官员和非官员在外貌上到底有没有差别？一般老百姓如何能否看出来差别？对他们的信任评价和能力评价如何？李桃老师想到了政协官员肖像大头照结合在线调查实验是一个可行的研究路径，于是我们就用这个设计来执行了这项研究，得出了以上我介绍过的结论。

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问题2

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政治学评介：

文中提到，您采用了人工智能和传统调查方法相结合的研究设计，可否谈谈您为什么选择了这种方法，AI 在这一类研究中又具体发挥了怎样的作用？

王振宇：

人工智能现在对社会生产、工作方式、学术研究有很多的革新，大家也非常的关注，这几年也有一些层出不穷的AI的生产力工具。具体到我们的文章，是在线照片配对方面使用一些人脸识别的算法。在政治学中使用图像作为分析对象其实还是比较新的尝试。这篇文章在构建配对照片时，最开始是用人工来构建的，但是又觉得有的照片气质差别很大，因为有些官员和非官员随机来看差别很明显，辨认身份太容易。后来我们让照片尽可能的相似来增加辨认难度，如果这种情况下参加在线调查实验的人还能看出差别，那得出的结论就更有说服力。

因此我们就参考一些人脸识别算法的工具来解析出每张人脸。我们先是采用了微软的一套人脸识别算法，解析出每张人脸的高宽比、眉间距、情绪、头发多少、是否微笑、是否戴眼镜、有没有化妆等特征，然后用算法匹配参数尽可能接近的照片，生成照片对。神奇的是，尽管人脸识别算法匹配后的照片对识别难度大大提高，但被试者还是能够超过概率水平地正确辨认出真正的官员。后来为了做进一步分析，又使用了百度的人脸识别算法计算相似度，用Amazon的人脸识别算法来做校验。这种算法很好地服务于我们的研究设计，在政治学中，尤其是中国政治学中应该是比较新的尝试，也证明了新的方法新的工具交叉跨界能给学术研究带来更大的可能性。

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问题2

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政治学评介：

我们在研究的过程中都会遇到很多的困难和挑战，因此，我们想了解您从最初的想法，到最终的发表，曾经在研究过程中遇到哪些你比较印象深刻的挑战，您又是如何突破这样的挑战使得研究可以顺利推进的？

王振宇：

这篇论文其实是我博士后期间和澳门大学李桃老师，还有澳大利亚的Praino做的论文。论文挺波折的，经历了很长的时间。这个项目开始于2020年上半年，在线调查实验做完、2021年初稿写好后在几个会讲了几遍，2021年年底先是提交到政治学顶刊The Journal of Politics，审稿人有积极的评价，但提出了很多修改意见，修改后再提交没让审稿人满意。后来又改投The Leadership Quaeterly，审稿人还是很多意见，其中一个意见是想知道我们的发现如何受人的族裔影响，不同族裔是否就分辨不出来了？于是我们补充实验，又用相似的数据，通过美国平台招募被试者做了一轮实验。修改了三轮，到2024年3月才终于得到了审稿人的一致认可，被接受在线发表。文章一共用了四年时间。

其中一个挑战是寻找解释机制，因为顶刊都要求文章不仅实证方法扎实、稳健性检验通过，更关键的是解释“为什么”。为什么中国人能看出来谁是官员谁不是官员？即使配对照片组经过人脸识别算法精确匹配已经足够相似？就因为身份不同，就能被人一眼看穿吗？这个问题也困扰了我们很久，我们找来历史学家阎步克的讲古代选官的以貌取人的文章来寻找线索，但觉得缺少现代的证据。我们又找了很多资料，比如公务员着装礼仪培训通知，尝试从官场文化入手，想着是否官场的职业训练和社会化，会让官员有不同于非官员的一些隐秘特征、气质上的差别？后来我们看到《文摘报》2014年一篇文章讲“主席头”的来源、发展和定型，介绍毛主席的发型如何被下级官员效仿，我们就想到这个模仿学习机制。一个合理的推论是：地方官员如果和高级政治领导人有更高的外貌相似度，那么在在线调查实验中，会有更高的被选择的比率。借助百度人脸识别算法，我们计算出了问卷中使用的政协委员肖像照与一百多位中共中央候补委员肖像照的相似指数，分析的结果非常理想。于是这个难题就被解决了。

总结来说就是，碰到很多挑战也不可怕，还是得多做一些深入的思考，广泛地深入阅读文献，多跟人讨论，来寻找一些好的理论的解释。

第三部分

学科交汇：以多元视角焕发研究魅力

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问题1

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政治学评介：

王老师的学术和职业发展经历是非常丰富的，您的求学经历从计算机工程到经济学，再到公共管理和政治学，想向您请教一下，您认为计算机技术与政治学相结合的研究是如何让政治学更加好玩的？

王振宇：

这篇文章其实就是计算机技术跟政治学结合。就这项研究而言，主要是方法上，因为图像分析和人脸识别算法的应用涉及到大量的计算机编程。而我的计算机背景也确实为研究提供了便利，使得这项研究成为可能。The Leadership Quarterly期刊二审通过后，还增加了一个方法审查，即所有的代码全部提交，让专门的审查员运行一遍，没问题才通过第三轮评审。我的代码原来写得挺随性的，因此把所有的代码好好组织了一遍，增加了便于理解的注释，过程中，我曾经的两年程序员职业生涯的训练起到了一些帮助。

政治学评介：

我还想追问一下，您认为计算机与政治学的学科交叉会带来一些新的选题的启发吗？从您的学科背景而言。

王振宇：

我觉得会。当然计算机更多是偏方法的。在这个题目中，计算机的知识背景更多是起工具上的作用，图像识别在计算机领域里已经做了很多年了，而在政治学领域里还算比较新。这个题目中计算机学科在选题上的启发不是很大，但是别的一些学科交叉可以有很多启发。现在学科交叉是一种趋势。近些年的一些政治学的研究有很多新的实验方法比如大数据、计算社会科学，包括历史的转向，公管的转向，与传播学结合等等。原来单赛道竞争会让一个学术发展变得越来越内卷的时候，跳出固有的赛道，然后用领域交叉来发现一些新的问题，解答新的问题，也会让文章看起来不那么同质化，能带来一些更大的边际贡献，让研究更加有趣。

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问题2

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政治学评介：

所以学科交叉既拓展了我们的视野，也提升了我们的能力。如果人文社科学生去学一些计量方法，就有能力去做更多的选题，在视野上也可以发现更多有趣的选题。那么对于想要在学术研究中融入交叉学科思维的青年政治学学生，怎么样去通过学科交叉让政治学更好玩，我们需要注意哪些问题？采取哪些策略？

王振宇：

学科交叉会带来的一个问题在于，需要学的东西太多了。一个本来更多是政治学训练的人，要学经济学的计量，还要学一些编程语言python之类的，就会带来很大的负担。学者就是学无止境，就是要不断学习新的东西，才能跟上同行的脚步，因为方法在不断地演进，不断地推陈出新。但需要注意的问题是：对于初学者，尤其学生，一忌讳急于求成，二忌讳失去重心避免成为四不像。如果急于求成，想要迅速地掌握新的方法或者熟悉新的领域，要让自己显得什么都会，这样容易导致做出来东西质量很差，而且会乱了阵脚。

所以还是要记住核心的关切是什么？比如说政治学，或者你所学领域的核心的命题是什么？最好还是让核心领域的理论来指引我们的视野和研究的议题，让其他学科的一些理论方法来充当辅助工具。这样既有利于交叉创新，也能够让学术的路走的更长远，更加稳健一些。但我现在做的还不够好，还没有沿着关注的核心命题来对研究路径不断地深化，去形成一种集群效应或者品牌效应，有点四不像。希望大家可以避免我的弯路，比我做的更好。

第四部分

头冷心热：浪潮冲击下的信念与选择

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问题1

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政治学评介：

我们想请您谈一谈最近文科的“倒闭潮”。面对文科专业的退潮，您对希望在学术研究中寻找趣味性和深度的人文社科学生有哪些建议或者寄语？我们如何在时代的浪潮中寻找自己的位置？

王振宇：

对于文科“倒闭潮”，我也感到很无奈。我们的社会本来就重理轻文，在社会制度建设上缺乏人性关怀和价值反思，其实人文社科知识在我们的社会是供给不足和应用不足的。我也是因此，才从计算机程序员行业辞职，弃理从文，追随自己内心，先是学经济学硕士，后学公共行政管理博士，想为社会善治、制度正义提供学术和舆论上的微薄之力。但在经济大环境不利和新技术的冲击下，人们变得更加重理轻文，觉得只有理工科是职业生涯的救命稻草了。归根结底是我们的社会没有给人文社会科学的应用创造好的环境。

对于已经在人文社科专业就读的学生，我的个人建议是：在逆境中，可以用领域交叉的思路来增强自己的竞争力。美国很多学校政治学专业的博士，都开设了很好的数据分析课程，学生也掌握了R语言、Python语言的编程，这样为学生提供了更多的选项。很多政治学学生找不到教职，但趁着数据分析行业的红利，去当了数据分析科学家。最后，很重要的一点，不管能否转化为对口的职业路径，不要给自己的人生设限，人生处处有转机，也不要怀疑自己所学的人文社会科学的价值，人文社会科学根本上是教人成为更完善的人，即使它的价值在短期内未必能凸显出来，但相信大家会终身受益。

政治学评介：

您很重视人文社科的价值，但是一些感到焦虑的同学，他们可能担心人文社科的价值，没有办法给帮助大家更好地生存。

王振宇：

我非常理解大家这种担忧。虽然我个人是一种可能非常反常的路线：从理工科转经济学，又转向更加偏文科的公管或者政治学。我不会推荐所有人都像我这么去做，因为我认为我是个幸存者，有大量的人在这个过程中是没有办法幸存的。

还是应当以安身立命为先，如果安身立命的焦虑没有解决，不要太过于冒险。现在作为大学老师，我认为不能给人提供太冒险的建议，因为冒险的成本不是我承担的。所以建议倾向稳妥，大家根据对自身情况的评估，以及随着对自己认识的不断加深，做出当前自己觉得是比较稳妥的选择。

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问题2

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政治学评介：

之前在收集王老师信息的时候，我关注到王老师的个人网站，发现您有一门研究方法的课。我也注意到，您这门课可以满足只有很少或者没有的数学基础的学生的学习需求，可以请您分享一下如何帮助这类学生学习量化方法吗？

王振宇：

我之所以声称说基本上不需要有数学基础，是因为这门课是开设给MPA的学生的。这些学生背景非常多样，有很多完全没有数学这些训练的学生来读这个专业，就没有办法对学生有太高的数学要求，这种情况下，怎么让大家能够比较迅速地实现研究方法的入门？当时我借鉴李连江老师的一本书《戏说统计：文科生的量化操作指南》。他主张用户视角，就是只需要知道这些工具怎么用就可以，至于它背后的原理并不需要掌握。

这个思路启发了我。确实是有些方法、工具，比如回归模型、因果推断的一些手段，不需要明白它背后的推导原理也可以用。我当时读博士的时候，很多经济学的课程比如计量经济学要上两个学期，但是我在这门课里面两周就把回归模型讲了。不做专家，做个用户，只要了解并学会运用模型的应用前提、一些假设，明白软件里有哪些命令、该怎么用，需要注意哪些检验和事项，其实就够了，这样门槛就不太高。我这门课教了两年，还是比较行之有效的，有很多纯文科的没有数学背景的学生，写出了完全符合硕士要求的论文。

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问题3

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政治学评介：

很多社科的青年教师都会告诉学生谨慎读博，和老师提到的很近似，那么老师觉得什么样的人更适合读博？除了对于价值追求之外，什么硕士更适合升学？

王振宇：

这两个问题，一个是什么样的人更适合读博，第二个是什么样什么硕士专业更适合升学。

什么样的人更适合读博？看读博的动机，如果读博有不切实际的期待，那我建议最好不要读，因为现在读博的回报率没有那么高。如果本来的期待很低，也不缺钱，只想多学点东西去探索人类的知识，有一种玩家心态的话，读也无所谓。但凡对读博有一点的职业期待，比如想进高校，并且承担风险的能力比较差，我是强烈劝退的。还有你到底有没有真正的研究问题，你是否真正对研究问题感兴趣？如果没有，我都是劝退为主。当然那些经过劝退又劝不退的人，可能是真的内心比较热忱的。劝不退的人可能是更适合读博的人。

我对读博进行一个预警，不要像过去那样以为读博有很多的光环，读完博就很容易进高校，学术职位好像比业界的人还要轻松一点，其实完全没有。现在高校的教职真的是压力非常大，晋升率、发表的要求，包括很多人要申课题。最好对此有个非常清晰的认知，并且能够接受代价和风险，否则我不太建议读博。

第二个专业的问题，我倒觉得读博反而专业没有那么重要。因为读博如果将来选择研究岗，什么专业都有对应的研究岗。但如果进业界，理工科这些偏实务的，会计、金融就业上会好一点。整体而言，前景相比前些年已经灰暗了很多，所以还是劝退为主。当然最好问问自己的内心，要是真正有很大的热忱，那有何不可？

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问题4

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政治学评介：

所以王老师的劝退主要是从博士未来的前景，现在的职业环境来劝退的。王老师您之前做过软件工程师，现在是高校老师，刚刚您也提到高校老师压力非常大。您觉得这两个职业之间的压力差别在哪里呢？

王振宇：

可能压力的来源不一样。高校教师面临的更多是一些不确定性的压力，因为有太多的因素都是在你的掌控以外的，比如学术发表。学术发表是一项高度不确定的工作，包括审稿的过程、什么时候能够被接收，所以这种压力可能来自是一种情绪上的一种焦灼。在业界，比如说做软件，有的时候就是严格的996。在高校基本上时间还是比较自由，再说压力大，跟一些业界的人比起来，那种强度还是有点差距，但高校是心理上的压力很大。

因为学术发表这条路不确定性太高，获得正反馈的时间太长了。一般一线的业界，正反馈的路径是很短的。可能一个工作，几天几个月，就能得到一个很明确的反馈，我可以从这种正反馈积累情绪上的健康，但是高校这种正反馈时间太漫长，挺折磨人的。

政治学评介：

明白了，那所以确实读博在这个意义上也是一件需要非常慎重的事情。感谢王老师为我们带来的精彩的文章分享、丰富的个人经历与思考，以及具有启发性的关于交叉学科如何做政治学研究的体会，再次感谢王老师参加我们这次的访谈！

王振宇：

谢谢大家，祝大家都新年快乐，祝大家都找到让自己既能安身立命又能实现自我价值的方向！

感谢王振宇老师的分享和对政治学评介的支持，祝王老师学术长青！

采编 | 李子荣、金易

播客剪辑 | 金易

推文排版 | 李子荣

审核 | 王振宇、金易

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