社会是一个复杂的系统，社会科学家在精确测量公民现象时肩负着严格的任务。
即使是精心设计的研究，也会引发后续的问题：研究结果在其他情境下的适用性如何？某一国家的政治研究结论是否适用于其他国家？如果研究对象是一场悬殊的选举，其结论是否适用于势均力敌的选举？这些问题都是研究过程中自然产生的一部分。
这正是江上直树（Naoki Egami）的研究方向。江上直树是麻省理工学院的政治学家，专攻研究方法论。他重点审视社会科学家所称的"外部效度"问题，即特定研究的结果是否具有更普遍的适用性。
"我常说，政治方法学这个领域，你作为政治学家提出问题，但解决问题的方式却像应用统计学家或应用计算机科学家，"江上直树说，"你要找出人们面临的实证挑战背后的数学问题本质，然后以最优的方式解决它们。"
"这些研究方向是并行推进的，"江上直树说，"我尝试每三到四年就开启一个新的研究议程，这有助于我学习新课题，保持研究动力。"
江上直树的研究兴趣涉猎广泛。早在当前人工智能热潮兴起之前，他就开始研究将AI工具引入研究中会产生什么影响。这些工具的准确性如何？研究人员该如何应对AI的特定倾向？对这些及其他问题的关注，帮助江上直树建立了广泛的研究组合，赢得多项奖项，并在职业生涯中获得长足发展。与此同时，他始终保持着对政治学基础问题以及正确测量方法的兴趣。
"你需要同时具备这两种视角，"江上直树说，"如果只考虑技术性的统计理论，有时可能无法关注到有趣的实证问题。但如果只关注问题本身，你也无法以最优方式解决它，只能采取权宜之计。所以，你真正需要的是两种视角兼备。"
江上直树于2025年加入麻省理工学院政治学系，担任终身教职副教授。他同时也是数据、系统与社会研究所（IDSS）统计与数据科学中心的兼职教师。
研讨会成就的职业道路
几乎每个热爱自己工作的人，在寻找到理想工作的过程中都经历过某种幸运。江上直树的经历让人想起那句关于运气是准备与机遇结合的格言。
江上直树在东京长大，就读于东京大学。他擅长数学和物理，但也喜欢政治哲学，一时不知如何将这两种兴趣结合起来。有一天，江上直树参加了一个他以为是关于美国工商管理硕士项目的研讨会。实际上，那是一场关于博士项目的研讨会，其中一位政治学家谈到了在该领域运用数学方法的话题，于是江上直树向她提了一个问题。
"神奇的是：那场研讨会有200人参加，结束后，我正在收拾东西准备回家，那位主讲人——当时是一名博士生——从讲台上走下来找到了我，"江上直树回忆道，"她问：'你是那个说自己对美国政治学感兴趣、又喜欢数学的人吗？'"
她邀请江上直树参加下周的另一场活动，他以为那还是一场职业研讨会。结果他又猜错了。
"我到了现场，发现那是一场学术讲座，"江上直树继续说道，"现场只有20人，其中19位是教授，只有我一个是大一学生。"随后，一位名叫今井耕介（Kosuke Imai）的教授——现任教于哈佛大学——做了一场关于自己将统计学应用于社会科学研究的报告。
"我当时非常兴奋，觉得如果自己能做到他成就的20%，那就已经是梦想成真了，"江上直树说，"我找到今井耕介说：'我想做你正在做的事情。'他当时可能觉得我只是个陌生人罢了。"
受到这次鼓舞，江上直树开始朝着成为政治学家的目标努力。他在密歇根大学交换学习一年后获得学士学位，随后申请了美国的研究生院，最终进入普林斯顿大学——今井耕介后来也成为了他的导师之一。在与今井耕介、拉斐拉·丹契格尔（Rafaela Dancygier）、布兰登·斯图尔特（Brandon Stewart）等学者的合作中，江上直树完成了多篇关于外部效度等方法论议题的论文，在发表时引起了广泛关注。
"那次经历让我明白，是听众和学界的反馈告诉了我真正应该研究的方向，"江上直树说。2020年从普林斯顿大学获得博士学位后，他加入哥伦比亚大学任教，五年后转至麻省理工学院。
享受麻省理工学院的精神氛围
"麻省理工学院的人们真的很友善，"目前同时教授本科生和研究生课程的江上直树说道。
江上直树研究工作的一大特色，是对可能影响实证研究结果的各种因素进行极其细致的审视。
"在统计学中，人们讨论数据中的人群是否具有相似性，也就是所谓的总体数据问题，"江上直树说，"但在政治学中，情境层面存在大量差异。"
以政治竞选对选民思想影响程度的问题为例。政治学家有时会获得许可，在实际进行中的政治竞选活动中开展现场实验，这是获得可靠结果的重要一步。然而，并非所有的竞选情境都是相同的。政客们往往在预期自己会获胜时才允许研究人员介入，而这类选举中的动态可能与势均力敌的选举有所不同。
"能够开展现场实验固然很好，这通常也是人们被允许开展研究的场景，"江上直树说，"但这往往发生在政客们自认为稳操胜券的情况下。而大多数时候，我们更关注的是竞争激烈的选区，也就是所谓的'战场选区'。在这些情况下，选民行为的内在逻辑可能截然不同。"
从某种角度而言，江上直树的工作就是识别出这类差异，并让其他研究者意识到这一点。
与此同时，他还对审视机器学习工具在社会科学中的应用产生了浓厚兴趣。这一兴趣早于2022年底ChatGPT引发的AI热潮。江上直树的部分研究探索了如何系统性地识别AI工具引入的误差，并在研究中使用AI时充分考虑这一问题。
"过去，社会科学数据是我们精心收集、并花费大量时间验证后才进行分析的，"江上直树说，"但如果数据生成方式正在发生变化——如果人们使用AI大规模生成数据，就可能产生误差。所以我当时就在思考：我们需要有统计方法来考虑这些误差，否则很多分析结果将无法被复现。这就是我开始研究大量AI相关课题的起点。"
这些研究为江上直树赢得了业内的认可与荣誉。去年，他获得了政治方法学会（Society for Political Methodology）颁发的新锐学者奖。他还曾获得美国政治学会（American Political Science Association）政治方法学分会（2019年和2025年）、实验研究分会（2024年）以及政治网络分会（2022年）颁发的最佳论文奖。在该学科的三个不同子领域获奖，充分体现了江上直树学术研究的多面性。
不过在他看来，自己在不同领域开展的研究工作，最终都是相互呼应、统一协调的。
"这些研究方向是并行推进的，"江上直树说，"我尝试每三到四年就开启一个新的研究议程，这有助于我学习新课题，保持研究动力。"
他表示，来到麻省理工学院并享受这里的经历，为他带来了更多的动力。
"我早就知道麻省理工学院是一个我会很喜欢的地方，"江上直树说。即便如此，在麻省理工学院的这段时间里，他表示自己对"工程精神"有了更深的体会——即以系统化的方式持续解决问题的精神，以及其他方方面面。无论如何，江上直树发现这里是一个既能激发灵感、又氛围融洽的工作环境。
"麻省理工学院的人们真的很友善，"目前同时教授本科生和研究生课程的江上直树说道。
他补充道："政治学系的运转效率非常高，大家工作都很投入，但都是真诚友善的人。"
而这一点，正是江上直树无需反复核实、就能笃定的一项关于这个世界的判断。
Q&A
Q1：江上直树的研究方向是什么？
A：江上直树是麻省理工学院的政治学家，专攻研究方法论，特别关注"外部效度"问题，即特定研究结果是否能在其他情境或国家中普遍适用。
Q2：江上直树为什么开始研究AI工具在社会科学中的应用？
A：他很早就注意到，AI工具在生成数据时可能存在误差，如果不采用相应的统计方法加以考量，很多研究分析结果将难以复现，因此他开始系统研究如何识别并应对这类误差。
Q3：江上直树获得过哪些学术荣誉？
A：他曾获政治方法学会新锐学者奖，以及美国政治学会政治方法学、实验研究、政治网络三个分会的最佳论文奖，体现了他在多个学科领域的研究实力。
