這個時代好辛苦啊！學生考試有排行榜，大學要面對世界大學排行榜，國家之間有競爭力排行榜。這兩天關心台灣媒體，發現「無知排行榜」也成為了一個話題。
「倒數第三名」這個成績，在一個以考試成績掛帥的環境裡，看起來應該有點糟糕。很多批評聲音出現、網路各種酸度言論也當然不缺席。
然而，當我們路見不平，急著馬上拔刀批評之前，有不少細節是可以先思考的。
想比重量，體重計站了就知道；想比冷熱，溫度計可以告訴你；然而，世界各國比無知，這到底怎麼比？心理學領域中的「心理測驗學」告訴我們，要測量一個看不見、抓不到的現象時，有諸多需要審慎注意的原則。以這次的無知調查來說，可能有三個思考點：
測量主題與題目內容是否表裡一致？
第一個原則再基本不過，卻也是極易有漏洞。一份測量的每個題目，都應該對應其宣稱的測量主題。一份歷史考卷不應有丘陵判斷的地理問題；如果我們在測量男人的「臉孔帥氣」指數，我們就不應考慮他的存款有多少。
就這份以「無知」為主題的調查而言，我們要先確認清楚，無知到底是什麼意思？根據教育部國語辭典，無知是「沒有知識、沒有知覺」；根據牛津英文辭典，無知是「缺乏知識或資訊」（Lack of knowledge or information）。因此，首先需要檢視，無知調查中，每一個題目詢問的東西是否聚焦在「知識缺乏與否」這件事。以調查中第8題為例：你覺得即將到來的美國總統選舉誰會勝選？正確與否的判定是2個月後才與選舉結果進行比對，受訪者無法以回答問題當下的「現實知識」確實回答，那麼答錯的話，呈現的應該是「預測錯誤」，扣上「無知」、「缺乏知識」這樣的帽子，也許有些微出入。尤其此次美國大選，許多具備高度政治與選舉知識的「有知者」，可能也沒有辦法預測正確結果。
測量結果的穩定度是否合乎常理？
一個人情緒變化可能很快，所以我們如果在測量情緒，不太需要在意今年測量結果和去年類不類似、穩不穩定；相對的，依循「本性難移」的概念，我們應該可以同意，一個人如果今年進行一份個性測量，明年再測一次，基本上兩次的測驗結果應該大致雷同（2013年加州大學研究，顯示一年間隔的個性測量結果確實顯著相似）；同理，一份智力測驗讓整個班級的小朋友隔年做一次，卻發現今年做的結果和去年做的結果分布不太一樣，我們就需要評估這個智力測驗的品質穩不穩定，畢竟用不穩定的測量工具去判斷小朋友間誰比誰聰明，並不是非常謹慎。
這幾天火紅的無知國家比較，也可以有這樣的思考。一個國家的「無知程度」，照常理來說，發展和變化的速度可以多快或多慢呢？以中國為例，在這個無知調查評比，2015年表現優秀，無知程度只有倒數第4，普遍具有精準知識，但今年卻立刻成為高居第2名的無知國；再以美國為例，2014年是高居第2名的無知國，2015年反而變成倒數第5名的有知國，2016年再髮夾彎成為第5名的無知國；究竟這樣的結果變化，真的是表示美國人民的知識程度確實一年內劇烈上升、下一年又劇烈下降，還是表示測驗的內容或者資料蒐集過程，也許有些可能容易出現誤差的地方？
以「標準客觀答案」進行評分，那麼答案夠不夠標準客觀？
如果A個案在憂鬱測量上回答結果12分，B個案回答結果15分，我們只能知道這兩個人各自主觀上覺得自己多憂鬱，卻很難斷定「客觀而言B比A更憂鬱」，因為我們不知道A和B本身的回答風格，也許有些人容易誇大，也許有些人容易壓抑。因此，將情緒這種抽象的概念，在多個不同人之間相互比較，確實是非常複雜難釐清的議題。人之間不好比，國家之間，一旦考量文化差異，可能難上加難。
這份無知調查第10題：你估計你的國家覺得自己是快樂的人口比例有多少？評分方式是將那個國家的客觀快樂人口比例減掉回答的比例，差距越大的越無知。以這份調查提供的數據判斷，「客觀快樂人口」第一名的國家是馬來西亞，快樂人口高達96%；然而馬來西亞的填答者平均只估計了44%，根據計算公式差距高達52%，讓馬來西亞在這一個題目上顯得超級無知。如果參考聯合國今年的世界快樂指數，馬來西亞其實只有排名47，和無知調查中的第一名數據似乎有點難整合。再者，對於「快樂」這件事，我們真的能找到所謂「客觀快樂人口比例」嗎？即使在單一國家之內有機會找到，但是每個國家文化不同，情緒表達風格可能有文化差異，用這樣相減得到的數字，給各個國家高下之分，是否能夠幫助回答無知與否的問題呢？諸多情緒複雜的比較，實在難免「主觀？客觀？傻傻分不清楚」。
除了平交道，也許，生活中通過許多訊息的時候，都有很多值得停、看、聽的地方，也就能少一點點聳動。那句話是這麼說的吧，世界越快，心，則慢。
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