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在大部分领域,模型确立的过程通常是比较严谨的。比如,农业学科的研究者会比较投入(土壤、阳光和化肥)和产出(收获后,具有特定特征的农作物的产量)。然后,他们就可以按照目标,比如一定的成本、口感或者营养价值等进行下一步的试验和优化。但是,《美国新闻》的编辑所做的是“教育优秀度”排名,这是比粮食成本或者每个麦粒的蛋白质含量更加抽象、模糊的价值。这些编辑没有直接的方法来量化4年的大学学习过程是如何影响某一个学生的,更不用说数千万个学生了。他们不可能测量一个学生在4年大学生活中的学习、幸福、信心、友谊等全部方面。美国前总统林登·约翰逊对高等教育的定位是:“高等教育是深化自我实现、扩大个人生产力和增加个人回报的途径”,但不管是其中的哪一条都不适合放在大学排名模型中。
如果你站在大学校长的角度思考这件事情,你会发现大学排名其实是很糟糕的。毫无疑问,绝大多数校长珍惜自己的大学经历,因为从某种程度上来说,正是大学经历激励他们攀登学术阶梯,成为一所大学的校长。但是现在,这些正处在事业高峰期的校长需要投入巨大的精力提高与学校教育优秀度有关的15个考核项的分数,而这15个考核项是由一个二流杂志社的一组编辑定义的。他们就好像又回到了学生时代,每天都在祈求老师给高分。如果《美国新闻》发表的大学排名只在小范围内流行,倒也不会造成什么麻烦。但是,这个排名的影响力发展迅速,很快成为一个全美标准。教育界一下子紧张起来,迅速给大学校长和学生都设定了严格的任务清单。《美国新闻》的大学排名模型规模巨大,造成了大范围的损害,导致了几乎是无尽的恶性循环。
这次胜利为得克萨斯基督教大学带来了所谓的“弗洛特 尔 效 应 ”(the Flutie effect)。1984年,在一场极为精彩的大学橄榄球比赛上,波士顿大学队的四分卫道格·弗洛特尔在最后一秒完成了一个扭转败局的超长距传球,打败了迈阿密大学队。弗洛特尔由此成为一个传奇。这场比赛结束后的两年内,波士顿大学的大学申请率上涨了30%。乔治城大学也曾拥有带来过同样的宣传效果的传奇。该校由帕特里克·尤因带领的篮球队三次打进全美锦标赛。看来,赢得体育比赛是吸引学生申请某所大学的关键因素。当大批体校的高三学生在电视上观看大学体育比赛时,球队实力强劲的学校对他们形成了极大的吸引力。这些学生会为自己是该校的学生、身着写着该校校名的队服而感到骄傲。这些大学接到的入学申请因此暴涨。随着更多的学生申请入学,招生处就可以提高入学门槛,以提高大学新生的SAT平均分,而这有助于提高大学排名。另外,学校拒绝的申请学生越多,其录取率就越低,对排名就越有利。
这引出了我们将会频繁讨论的一个关键问题:建模者的目标是什么?在大学排名这个案例里,你需要站在1988年《美国新闻》编辑们的角度来考虑。当他们在建立第一个统计模型的时候,他们怎么知道这一模型是否有效?首先,如果模型能反映一些已有定论的大学排名,这就表明其有一定的可信度。比如,如果哈佛大学、斯坦福大学、普林斯顿大学和耶鲁大学在大学排名模型中位居前列,这就在一定程度上证实了 《美国新闻》编辑设计出的大学排名模型是有效的。而要建立这样一个模型,他们只需要去研究那些一流高校,思考这些大学的特殊之处是什么就可以了。优秀大学的共同点是什么?这些学校与其隔壁镇的保底学校差距何在?他们发现:优秀大学的新生SAT成绩都很高,而且绝大部分都能顺利毕业;已毕业的校友都很有钱,会不断给学校捐款;等等。就这样,《美国新闻》的大学排名项目组通过分析名牌大学的优势,建立了一个测量教育优秀度的评估指标体系。
从此,学费一路飙升。从1985—2013年,高等教育的学费上涨了5倍以上,差不多是通货膨胀率的4倍。为了吸引顶尖的学生,各大学都像得克萨斯基督教大学一样,纷纷开始大力投入校园基础建设,建造有玻璃墙的学生中心、豪华的宿舍,以及带攀岩墙和漩涡浴缸的健身房等。从表面来看,这对学生来说是好事,这些设施可以丰富他们的大学体验——前提是他们不需要以助学贷款的形式承担这些费用,偿还助学贷款的压力可能会跟随学生几十年的时间。不过我们不能把一切都归咎于《美国新闻》的大学排名。我们整个社会不仅认同了大学教育是必不可少的这一观念,而且欣然接受了排名靠前的学校的文凭能帮助学生快速进入特权阶层这一事实。《美国新闻》的排名模型以由此而生的恐惧和焦虑为养分,成长为一个庞然大物。排名模型有力地刺激了各方在教育上的不断投资,而飙升的学费则被忽视了。
伯克利大学的电脑生物专家利奥·帕赫特研究了这个问题。他发现,KAU和论文引用次数极高的很多数学家进行了接触,并以7.2万美元的年薪聘请他们担当该校的客座教授。根据帕赫特找到的招募信,该合作协议规定这些数学家每年必须在沙特阿拉伯工作三周。大学将承担他们的商务舱机票,安排他们入住五星级宾馆。可以想见,他们在沙特阿拉伯的工作为学校增加了价值。但更关键的是,该大学还要求这些数学家将他们记录在汤森路透学术引用网站上的通信地址改为KAU,而这正是《美国新闻》排名模型中的一项关键参考因素。这意味着,KAU可以声明他们的众多新任客座教授的学术论文和专著都是他们的成果。由于论文引用次数是排名模型算法里的一个重要参考数据,KAU因此排名飙升。
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