为什么生活在不同地域的人群呈现出迥异的心理特征？不同时代的社会是否具有不同的道德倾向？

在有文字记录的数千年间，人类社会发展出了形态各异的文化。从沿着欧洲海岸线绵延的教堂穹顶与尖塔，到遍布东亚的孔庙、宗祠与佛寺的飞檐翘角，在纷繁复杂的物质景观背后，多元的文化心理也在潜移默化中不断塑造着社会与文明的秩序。

20世纪60至80年代，心理学家霍夫斯泰德通过长达多年的大规模问卷调查，观察到不同国家文化在“集体主义-个人主义”等取向上的差异。而针对不同文化取向形成的历史根源，过往学者提出了诸多理论：从病原体流行假说，到水稻-小麦理论与灌溉农业说，再到亲属关系假说——究竟是疾病传播的风险，不同生态环境下的农业形式，还是亲属制度与社会结构，根本性地导致了不同文明的文化心理差异？

长期以来，社会心理学家、文化人类学家，乃至行为经济学家，以不同地域与人群为研究对象，致力于对上述理论进行实证检验。但这类研究大多依赖现代社会的调查数据，很少踏入历史的纵深之中，将分析扩展到更为宏观的长时段尺度——这既受限于不同学科间的隐形壁垒，也受限于材料与方法本身——我们要如何调查早已逝去的古人的心灵？

如今，人工智能方法的兴起，为相关领域的研究带来了前所未有的转向契机。我和合作者们，在一项跨学科的研究中，尝试结合历史学、心理学与人工智能等不同领域的理论与方法，为上述问题的解答寻找新的可能性。

在我们的研究中，心理学与人类学，为多元文化差异形成的原因提供了理论解释的基础；以自然语言处理为代表的人工智能技术，为定量的文本分析提供了切实可行的手段；而长久记录且未曾中断的中国历史材料，则为实证分析提供了得天独厚的试验场，使我们得以跨越时空，追溯中国文化心理在两千年长时段内的演进。

一、调查已逝去的心灵：人工智能与量化历史的新方法

在现代心理学研究中，针对人类受试者的问卷调查与实验是主要的实证方法。而对历史心理学研究而言，作为古代心灵的遗迹，古籍、方志、档案等历史时期的文本，是最主要的研究对象，相对应的历史文本分析，是最主要的研究方法。传统的定性分析（“近读”），不仅耗费时间与人力，且存在主观性强、标准难以统一等局限；而自然语言处理等人工智能技术的进步，使得大规模从历史文本中测量心理指标（“远读”）终于成为可能。

如图1所示，我们开发了一种利用基于Transformer的嵌入模型在历史文本中进行心理测量的新方法，以“Surveying the Dead Minds”（调查已逝去的心灵）为题，该方法已发表于自然语言处理领域的顶会——自然语言处理的实证方法（Empirical Methods in Natural Language Processing，EMNLP）。

在该方法中，我们通过微调后的模型，将需要分析的历史文本与特定主题的心理学量表，映射到同一个语义向量空间当中，并最终计算出该文本在该主题上的载荷分数——这一过程也被称之为“情景化构念表征”（Contextualized Construct Representation,CCR）——简单来说，利用该方法，我们可以为每一段历史文本，针对特定的心理构念主题（如“集体主义”、“个人主义”、“权威”、“忠诚”、“关怀”等等），测量得到一个相对客观的分数——让模型代替古人（历史文本的作者）回答问卷。

模型测量得到的分数，尽管有其理论依据，但难以避免受到训练语料及方法中存在的系统偏差。为了对模型的可靠性进行验证，我们进行了实验性的案例研究，在研究中发现，通过对《全宋文》所收录不同官员著作测量得到的“权威”与“传统主义”等心理指标，可以有效预测其在变法中实际持有的态度（支持、反对或中立）。

图1 用于历史心理文本分析的CCR方法

二、东方主义与偏见：打破单一静态的东方与中国文化论

在上述方法的基础上，我们在另一项更大规模的工作中，对近万本古籍进行了测量。该研究以“Psychological Change and Kinship Intensity in China over Two Millennia”（两千年来中国的心理变化与亲属关系强度）为题，已在预印本平台OSF发布。

在这项研究中，我们构建出了集体主义-个人主义、社会规范强度以及权威、忠诚、关怀、平等的道德基础等9种与亲社会行为直接或间接相关的文化心理指标，在前现代中国的时间变量（跨越2000年的时间序列）与空间变量（清代270个州府的空间分布），如图2与图4所示。

通过展示中国文化心理在两千年漫长时段中的历时性差异，以及在270个州府所覆盖广阔地域内的空间性差异，我们的研究进一步打破了过去西方学者偏见下中国是单一、静态的文化的观点。尽管在近十年来已有越来越多的研究针对这一偏见提出异议，但使用历史时期的材料进行如此大规模的实证分析尚属首次。

三、跨越自私的基因：从亲缘选择、互惠利他到共同祖先说

通过对不同理论进行实证检验，我们的研究最终验证了亲属关系假说。该理论认为，社会中亲属组织的规模与紧密程度，深刻地塑造了人们的合作模式、信任范围与社会心理结构：在亲属关系高度集中且紧密的社会中，人们更倾向于依赖家族内部的合作与互惠，形成较强的群体内凝聚力与较高的社会规范强度；而在亲属关系较为稀疏的社会中，个体更容易建立跨群体的弱连接，推动个人主义与跨群体合作的发展。

根据我们对中国历史的实证分析，在时间维度和空间维度上，亲属关系的强度，均显著地影响了集体主义-个人主义、社会规范以及道德基础等众多文化心理变量的强度。更具体地，我们发现，亲属关系强度不仅与家庭层面的集体主义密切相关，也同样与国家层面的集体主义呈现出显著的正相关性——这一现象可与中国在儒家思想影响下的“家国同构”观念相呼应：国家建立在以宗法为纽带的宗族制度之上，血缘关系与政治关系紧密结合。

图3 亲属关系强度与心理指标的相关性

值得注意的是，与西方学者研究中所论证的观点——以家庭为中心的群体内亲属关系，往往与群体外的普世关怀呈负相关——所不同，在我们的研究中，前现代中国的亲属关系强度与关怀这一心理指标的强度呈正相关，显示了儒家思想中“老吾老以及人之老，幼吾幼以及人之幼”等理念的特殊性。

在乔纳森·海特等心理学家提出的“道德基础”理论中，关怀、平等、忠诚、权威、纯洁等五种基础构成了不同社会文化的道德体系。其中，与“关怀”相关的道德，体现了一种典型的利他主义倾向。从进化生物学的视角来看，“亲缘选择”（KinSelection）理论认为，与缺乏血缘关系的陌生人相比，个体总是更倾向于帮助那些与其共享基因的亲属，因为这种行为间接促进了自身基因的延续与传播。亲缘选择的行为模式通常被认为遵循“rb>c”的“汉密尔顿法则”（Hamilton's Rule），其中r代表亲缘系数，b代表受助者获得的收益，c代表帮助者付出的代价。亲缘关系的距离越近，利他行为的发生概率越大，个体愿意承受的代价也越高。

基于这一理论，紧密的亲属关系所促进的应当是群体内的互助，而非群体外的利他关怀，正如大量以西方社会与人群为对象的研究所发现的，“关怀”通常与其它以群体为导向的道德相互分离——然而，我们在基于中国历史的实证研究中所观察到的现象正与此相反。

这一差异的形成可能与家庭组织的结构有关：与西方以小型核心家庭为主导的社会不同，在前现代中国，结构更为复杂的大型儒家宗族，可以将利他行为扩展到关系更为遥远的亲属，乃至实际并无血缘关系的个体之间——实证分析中的分歧，或许正为我们揭示了儒家文化是如何在另一种路径中跨越了“自私的基因”。可见，除了集体主义-个人主义等十分宏大的概念以外，东西方社会文化在更多维度上的细微差别及其历史根源，同样是值得进一步探讨的话题。

四、历史的循环往复：两千年来的气候周期、王朝更替与文化变迁

历史气候学、环境史与计量经济学的诸多研究表明，在中国历史上，气候波动与王朝更替之间存在着密切的关联：在寒冷时期，伴随着农业减产与社会动荡，政治更迭的可能性也同时加剧，气候的周期由此牵连着朝代的周期，在从传统农业文明迈入现代工业文明以前，这种气候—经济—政治的互动模式总是如此循环往复。

在政治、经济之外，我们的研究首次将文化层面的心理变量也纳入到了这一分析框架之中。

图4 不同心理指标与外部变量的时间序列

如图4所示，文化心理变量，与气温等环境变量、农业等经济变量，共同呈现出非线性的、循环往复式的周期性变化——公元三世纪中叶至六世纪之间的冷期，同时也是魏晋南北朝大分裂时期，粮食产量在大部分时候低于均线，与亲社会行为相关的集体主义等心理指标，在这一时期经历了剧烈的波动下降，在公元六世纪以后才随着气候转暖而有所回升——与王朝的更迭相似，文化的变迁似乎也服从于气候的周期，这一现象在越早的历史时段内越显著。

进一步地，气候与农业可能正是通过对亲属制度的影响，在更深层次上塑造了不同时代与地域的文化心理。过往研究发现，劳动密集型的农业，因其对集体（尤其是亲属组织）内部合作的高度需求，强化了亲社会行为与集体主义等心理倾向。但与目前流行的水稻理论——合作需求更高的水稻种植强化了相应地区的集体主义，水稻种植与小麦种植的差异是集体主义与个人主义分化产生的根源——有所不同，我们的研究表明，相比于耕种农业内部水稻与小麦等不同作物的差异，耕种与畜牧的差异对前现代中国不同地域之间的文化心理具有更为显著的影响。

五、结语

人类学家露丝·本尼迪克特在其出版于1934年的著作《文化模式》中写道：

个人生活史首先是适应其共同体内部代代相传的模式和标准。一个人从出生伊始，其经验和行为就被自身所处的那些习俗所塑造。他学会说话时，便已然是其文化的小小产物；等到他长大并能在其文化中参与活动时，他所在文化的习惯便也是他的习惯，他所在文化的信仰便也是他的信仰；他所在文化的不及之处，便也是他的不及之处。

在无垠的历史长河面前，我们仍然像是新生的稚子，试图从遗迹里一次次回望祖先的习俗，追溯那条小径分叉的道路。而站在历史学、心理学与人工智能的交汇处，我们的研究，希望能帮助人类理解自身文化及其根源的万分之一。

[本文作者陈钰琪系香港大学文学院与香港人文社会研究所助理教授，北京大学历史学博士，哈佛大学量化社会研究所访问学者，致力于数字人文与量化历史研究，将人工智能与计算方法融入人文学科，尤其是早期中国历史与考古，通过创新的跨学科方法揭示新发现，其研究成果发表于International Journal of Geographical Information Science,Humanities and Social Sciences Communications,Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing等国际期刊与会议。]