一篇是關於 何謂實驗的爭論, 另一篇(中文)是關於虹吸管原理的新聞.
我覺得這個新聞非常有趣. 其實虹吸管是因為引力, 內聚力, 還是表面張力而成, 其實都好像蠻有道理的. 所以最好的方式就是做實驗了. 也讓我想到費曼的一個故事. 費曼曾想分析花圃的自動洒水器的原理, 他思考當用一個S型銅管作灑水器時，將會從什麼方向旋轉!? 理論上似乎有兩種解釋, 所以他最後選擇了做實驗來解決他的疑問!
但是實驗很少能畢其功於一役. 實驗不一定是用來證明什麼, 或許應該說實驗只是更進一步了解更多資訊, 當你了解更多被研究對象的特質時, 你就可以排除一些假說.
當然很多時候實驗是很難被設計的, 有的是問題本身的特性, 例如像梅仙尼數這類的問題, 好像除了用數學證明外, 就只能暴力法去找. 有一些則是實驗方法本身太消耗經費, 例如超導對撞機. 甚至有一些問題, 是受試對象的問題, 例如社會政策的議題或者人體實驗的道德性.
這種情況下, 通常要依賴統計分析技術的精進, 例如計量經濟學的進展. 當然小幅度的設計實驗也許是可行的, 但是實際上效果到底是如何, 非常難說. 例如 Esther Duflo 就嘗試做了一些社會試驗, 但是變數實在太大, 這些實驗的可參考性還是蠻值得懷疑的. (參考文末鏈結)
不過是否能實驗本身, 並不是評價一門學問的價值的主要因素. 例如演化生物學的一些研究, 基本上似乎也很難以被驗證, 只能探討哪個假說比較能讓人信服而已. 天文物理學或者發展經濟學也都是一樣. 例如我們實驗室有人做生物調控網路的模擬. 但是在實驗資料都還不夠清楚, 而且網路都還不夠清楚的情況下, 這些模擬有多少的實質意義!? 這是我感到困惑的. 但是, 是否有意義, 並不是我這種外行人應該置喙, 甚至一般的生物學家可能都不行, 而是找那些真的長期鑽研這些主題的研究人員來評價. 例如對研究酵母菌或者大腸桿菌的學者來說, 這些調控網路的模擬雖然不是百分之百正確, 但或許的確可以提供某些有趣的資訊或者協助實驗的設計!?
Ref.: 普通人的自由主義: 杜芙蘿（上） （下）
但隨機實驗畢竟不是萬靈丹，照Christopher Sims的說法，這些「機巧」的方法，是在逃避計量技術進步上的挑戰。身為一個堪稱瘋狂的計量經濟學家，他當然有十足的立場罵這些後輩不長進。這個批評，尤其是在總體經濟學上，是非常有力的。就像我舉的柏南克的例子，在可見的未來，我們永遠沒辦法在這個議題上做有意義的對照實驗。建結構模型 (structural models)，然後設法測出參數，將是不可避免的，我們只能想辦法不斷地改進我們的模型和計量方法。不過傅利曼說，這個問題也不是經濟學獨有的，他說高等的天文物理，也是一樣沒辦法做對照實驗。
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