大多數科學研究的核心都在於釐清因果關係。例如，「抽菸導致癌症」就是一個因果關係。這個看似簡單的結論，卻耗費了科學家們超過 50 年的努力才得以確立。在現實世界中，因果關係並不容易界定，一個簡單的結論背後，往往有著無數細節需要處理，例如抽多少會得癌症？多頻繁抽會得癌症？科學方法是一個系統性的工具，反覆驗證這些細節，最終有足夠證據地宣稱：「抽菸導致癌症。」
在指導學生的過程中，我發現生涯規劃是困擾大多數人的難題。學生們經常來找我討論人生中的重大抉擇，例如是否要讀研究所、如何選擇工作等。這些問題充滿了不確定性，也沒有標準答案。連我自己都對生涯規劃沒有十足把握，又該如何引導學生呢？
於是我開始深入研究這個議題，從大量閱讀開始，再與同行們討論，最終設計出這套以科學方法為基礎的工具，用來解決生涯規劃的相關問題。在與學生們分享並持續改進後，這套工具不僅幫助了大學生，我也將它推廣給沒有科學背景的人，希望更多人能用它來做出人生中的重要決定。
科學研究的八個基本步驟
一個基本的科學研究大致會經過以下流程：
- 提出好問題
- 收集資訊
- 建立假設
- 設計實驗
- 驗證假設
- 檢視結果
- 分享結果
- 調整與改進
接下來，讓我們將這套方法應用在生涯規劃上，以「決定是否讀研究所」為例，看看整個思考流程是如何運作的。
1. 提出好問題
「我該讀研究所嗎？」這個問題過於籠統，並不是一個好問題。當我們無法做決定時，通常不是因為資訊不足，而是問題本身無法被回答。問一個好問題比解決問題更難。當問題太過模糊時，試著縮小範圍，找出可以被驗證的因果關係。
舉例來說，多數人讀研究所是出於職涯考量，那麼你可以把問題改成：我讀完 XX 研究所後能進入 YY 產業嗎？如果答案是否定的，那麼不讀的決定就很簡單。這樣一來，一個模糊的問題就簡化成了：＂XX 研究所＂與＂進入 YY 產業＂之間的因果關係。
2. 收集資訊
現在的資訊來源非常豐富，重點已不再是收集，而是如何過濾掉不相關甚至錯誤的資訊。針對這個問題，我會去收集 XX 研究所畢業生的就業狀況，以及 YY 產業員工的學歷背景。
3. 建立假設
根據你收集到的資料，來建立一個假設。例如：
- 40% 的 XX 研究所畢業生進入了 YY 產業工作。
- 60% 的 YY 產業員工擁有 XX 研究所學歷。
你的假設可以是：XX 研究所的學歷對於進入 YY 產業有正面幫助
（如果你修過基礎實驗設計課程，腦中浮現出虛無假設檢定等概念，請先別急著質疑我。在現實生活中，頻率學派的統計方法很難運用，光是隨機抽樣就幾乎不可能做到。因此，我更傾向使用貝氏統計。當然，兩者各有利弊，未來會有更多相關的文章探討。）
4. 設計實驗
現在，你需要設計一個實驗來驗證你的假設。我會去 LinkedIn 上尋找 YY 產業的人資，或是在就業博覽會與人資聊天，甚至直接致電公司人資部門。此時可以設定一個目標：例如，我要訪問 10 位來自 10 家不同公司的人資，每個人我都問同一個問題：貴公司是否需要 XX 研究所畢業的學生？盡量做到標準化的訪談過程。
5. 驗證假設
這一步驟很單純，就是執行實驗。其他不同的實驗可能會有額外的細節需要注意。
6. 檢視結果
根據訪談結果修正你的假設，並得出最終結論。例如：
- 如果 8 位人資都說需要 XX 研究所學歷： XX 研究所學歷可以幫助我進入 YY 產業。
- 如果 5 位人資說需要 XX 研究所學歷： XX 研究所學歷對於進入 YY 產業有正面幫助。
- 如果只有 2 位人資說需要 XX 研究所學歷：XX 研究所學歷對於進入 YY 產業沒有優勢。
這個過程透過收集到的資料來修正你的假設，用現在人資的看法來更新過去的歷史資料，目的是為了預測未來的人力招募趨勢，畢竟研究所畢業後的就業環境可能不太一樣，只用歷史資料風險會比較高。
7. 分享結果
得出結論後，可以試著與無關的人分享，例如在自己的社群媒體上發表。看看是否有人能提供不同的切入點。當然，你不必全盤接受這些意見，但可以作為參考，從不同角度審視自己的結論。
8. 調整與改進
沒有任何一個實驗是完美的，通常一個實驗後會衍生出更多的問題。假設在訪談中發現「學校」這個因素很重要，有 8 位人資表示他們需要 XX 研究所的畢業生，其中卻有 6 位說會優先錄取 ZZ 學校的畢業生。這時，可以評估是否有時間或資源再設計一個實驗，來探討學校的影響力。
如果時間緊迫，已經到了非做決定不可的關頭，那麼最終結論可能就會變成：
- 錄取 ZZ 學校的 XX 研究所 → 讀
- 錄取非 ZZ 學校的 XX 研究所 → 不讀
- 未錄取 XX 研究所 → 不讀
這個例子展示了如何運用科學方法來做生涯規劃。當然這是一個極端的例子，讀研究所通常是一項長達兩到三年的金錢、時間與機會成本投資，實際執行時會需要更多的實驗來幫忙做決定。然而，基本的流程和思考邏輯都是類似的。如果你需要相關的諮詢服務，請來信聯繫。
