斯特金定律

科幻界的異見之聲

西奧多·斯特金（Theodore Sturgeon, 1918–1985）一生寫下四百餘篇評論、一百二十餘篇短篇小說和十一部長篇，憑《超越人類》（More Than Human）獲國際幻想文學獎，為《星艦奇航記》原版系列編寫劇本——但真正令他與眾不同的不在於此。在20世紀50年代的科幻界，斯特金幾乎是唯一直面孤獨、性、同性戀、雌雄同體的作家。他筆下的主人公是被放逐的少年，他的故事不斷突破類型的慣常邊界。2000年入選科幻與奇幻名人堂，不過是他對這一類型的影響力遲來的認證。

400+ 評論 · 120+ 短篇小說 · 11 長篇小說 · 2000 名人堂

高產與叛逆之間的張力至關緊要——斯特金那句最著名的話，恰恰誕生於這種張力之中：他在為自己的文類辯護時，意外地提煉出了一整套質量哲學。

一件辯護武器的誕生

20世紀50年代，科幻在文學圈被蔑稱為「巴克·羅傑斯（美國早期科幻英雄）的故事」。批評家挑出最差的作品，便將整個領域一筆勾銷——雜誌印在廉價紙上，封面畫滿太空怪獸，嚴肅讀者只需一句話就能打發這個文類：「科幻的百分之九十都是垃圾。」

1953年9月，斯特金在費城世界科幻大會上首次回擊：

「人們談起偵探小說，會提到《馬爾他之鷹》和《大眠》。談起西部片，會提到《西行漫記》和《原野奇俠》。可一談到科幻，就說『那些巴克·羅傑斯（美國早期科幻英雄）的故事』，說『科幻的百分之九十都是垃圾』。他們說得對。科幻的百分之九十確實是垃圾。但萬事的百分之九十都是垃圾。重要的是那不是垃圾的百分之十。而科幻中那百分之十，與任何地方正在寫的任何東西中最好的一樣好，甚至更好。」

（「Ninety percent of science fiction is crud. But then ninety percent of everything is crud…」） — 據 James Gunn 轉述

五年後他把這番話寫成了文字。1958年，在《Venture Science Fiction》雜誌的專欄裡，他以厭倦卻堅定的口吻寫道：

「我再重複一遍斯特金的啟示：二十年來，面對那些拿本領域最差作品當彈藥的人，我對科幻進行了令人生厭的辯護，這句話最終從我的疲憊中擠了出來。」

「啟示：萬事的百分之九十都是垃圾。」

（「Sturgeon's Revelation ... Ninety percent of everything is crud.」） — Theodore Sturgeon, Venture Science Fiction, 1958年3月

此處有一個值得留意的區分。斯特金本人使用了兩個不同的公式，而第二個為第一個設定了上層框架：

兩個公式
斯特金的啟示：「萬事的百分之九十都是垃圾。」（Ninety percent of everything is crud.）
斯特金定律：「沒有任何東西是永遠絕對成立的。」（Nothing is always absolutely so.）
第二個公式自動限定了第一個：即便百分之九十也不是絕對的。定律自身內置了一個安全閥。

承認、推廣、瓦解

斯特金這一招的力量藏在結構裡。他並不奪走對手的武器，而是接過這件武器，轉而對準所有人——然後證明武器本身毫無意義。四步完成：

• 1 · 承認 科幻的90%是垃圾——坦然接受，絕不否認。

• 2 · 推廣 萬事的90%都是垃圾——科幻並無特殊。

• 3 · 推論 以最差樣本評判一個類型，乃邏輯謬誤。

• 4 · 主張 任何類型都應以其最佳作品來衡量。

這是一個辯護論證：它不神化所辯護的事物，而是摧毀攻擊所依據的邏輯。正如一位律師不說「我的當事人是無辜的」，而說「這項證據對所有人都成立，因此它不構成證據」。

要檢驗這條邏輯鏈的力量，需要離開修辭的骨架，去看數據：萬事的百分之九十，真的是垃圾嗎？

數據是否支持斯特金

90%這個數字在斯特金口中是修辭——意指「絕大多數」，而非精確測量。但一個修辭性的主張是否有經驗層面的對應，完全可以在多個領域加以檢驗。關鍵不在單個數字，而在跨領域浮現的模式。

學術出版：隱形的大多數

學術界是質量管控最嚴格的領域之一——同行評審、編輯篩選、機構聲譽層層把關。即便如此，根據一項被廣泛引用的統計，人文學科已發表論文中有82%從未被引用過（Biswas與Kirchherr，《海峽時報》，2015）。自然科學中這一比例降至27%，醫學降至12%——准入門檻與驗證文化的力量由此可見。但比零引用更深層的問題在於：據Open Science Collaboration（2015）的研究，心理學實驗中64%在重複時無法再現相同結果。Begley與Ellis（2012）的研究將癌症領域的不可再現率提高到89%。Chalmers和Glasziou則在《柳葉刀》（2009）上估算，85%的科研經費被浪費。這幅圖景說明：即便最受控的領域，也未能逃出斯特金所描述的數量級。

數據 · 比率 · 來源

• 人文學科零引用論文 · 82% · Biswas & Kirchherr, 2015

• 自然科學零引用論文 · 27% · Biswas & Kirchherr, 2015

• 醫學零引用論文 · 12% · Biswas & Kirchherr, 2015

• 心理學研究不可再現率 · 64% · Open Science Collaboration, 2015

• 癌症研究不可再現率 · 89% · Begley & Ellis, 2012

• 科研經費浪費比例 · 85% · Chalmers & Glasziou, The Lancet, 2009

音樂：一億八千四百萬首歌的沉默多數

2023年底，所有音頻流媒體服務上共有1.84億首曲目（Luminate,《2023年終音樂報告》）；同期 Spotify 自身的曲庫超過1億首（Spotify, Form 20-F）。這1.84億首中，有4560萬首——即四分之一——自上線以來從未被播放過哪怕一次。播放量低於一千次的曲目佔總量的86.2%。一千萬名藝術家中，有一半終身總播放量不足一百次。這些數字講述的不是「垃圾」，而是「隱形」：當音樂製作的技術門檻幾近於零，產出的絕大多數便無法抵達任何一隻耳朵。斯特金定律在此從質量判斷轉化為可發現性問題。

1.84億 總曲目 · 24.8% 零播放（4560萬） · 86.2% 播放量低於1000

創業與專利：失敗的統計學

據美國勞工統計局（BLS, 2024），新註冊企業中65%在十年內倒閉。在一項覆蓋歐洲、美國與日本發明人的大規模調查中，約40%的專利完全未被使用，而67%的申請是為了阻擋他人的專利（Torrisi 等, 2016）。兩組數據並置，圖景如下：一個創意即便具體到足以獲得專利，也未必能存活——正如一家企業即便成功註冊，也未必能站住腳。失敗率雖高，但這本身並非病理指標——創業池與專利池都是試驗場，而試驗的大多數本就註定不會成功。

圖書：印刷的荒漠

全球每年出版約三百萬種圖書。根據Bookscan數據（DOJ vs Penguin Random House, 2022），其中90%的銷量不足兩千冊。出版社深知這種分佈，商業模式早已據此搭建：少數暢銷書為整個書目的其餘部分提供資金。斯特金定律在此即為市場現實本身。

電影、軟件、醫學、應用程序

電影業中所有影片的59%處於虧損狀態（Stephen Follows）。軟件行業裡，開發者每週42%的時間用於應對技術債務（Stripe, 2018）；劣質軟件對美國經濟的成本為2.41萬億美元（CISQ, 2022）。醫學中的診斷錯誤率取決於測量什麼：門診治療的實證估計為5%（Singh 等，2014），臨床決策研究中長期被轉引的專家判斷為10–15%（Elstein；轉引自 Graber, 2013），屍檢系列中重大診斷錯誤的中位數則為23.5%（Shojania 等，2003）。半數以上的兒科醫生（54%）報告每月出現一到兩次診斷錯誤（Singh 等，2010）。移動應用方面，用戶將80%的使用時間集中在僅三款應用上（Comscore, 2017），iOS應用三十天後的留存率僅為3.7%（Statista, 2023）——即超過96%的已下載應用在一個月內被棄用。醫學領域的5–15%是最低端，移動應用的96%是最高端——二者之間的光譜印證了斯特金所描述的數量級。

跨領域的模式

領域 · 「廢品」比率

• 學術論文（人文學科，零引用） · 82%

• 音樂（播放量低於1000） · 86.2%

• 專利（未被使用） · ~40%

• 創業企業（十年內倒閉） · 65%

• 圖書（銷量不足2000冊） · 90%

• 電影（虧損） · 59%

• 軟件（每週技術債務佔比） · 42%

• 醫學（診斷錯誤） · 5–15%（依測量方法而定）

• iOS應用（30天留存） · 96.3%（流失）

• 癌症研究（不可再現） · 89%

• 科研經費（浪費） · 85%

評估
90%不是精確測量，而是一個數量級。絕大多數數據支持這個數量級：幾乎在所有領域，質量分佈都是非對稱的重尾分佈。准入門檻越高，比率越低（醫學：5–15%）；門檻越低，比率越高（應用程序：96%）。但沒有任何領域能完全逃脫這一趨勢。

斯特金未曾見過這張數據表，但他的直覺落在了正確的位置。此刻真正的問題是：其他人是否從不同角度觀察到了同一分佈？他們的觀察之間彼此說了什麼？

同一觀察，不同窗口

斯特金定律並非孤例。不同世紀、不同領域、不同思想家看到了同一分佈的不同面向。與其將這些概念作為獨立條目羅列，不如追蹤它們之間的對話——因為每一個都在填補另一個留下的空白。

1896年，維爾弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）在意大利觀察到80%的土地歸20%的人口所有；約瑟夫·朱蘭（Joseph Juran）將此引入質量管理：「80%的問題源自20%的原因。」帕累托揭示價值在何處聚集，斯特金揭示廢品有多麼普遍。二者是同一枚硬幣的兩面：一個看20%，一個看90%，但都在說質量分佈遵循的不是正態分佈而是冪律——少數產品產生不成比例的影響，中位數遠低於平均值，大多數落在「平均線以下」。

帕累托和斯特金描述了分佈，卻未解釋其成因。這裡，Kruger和Dunning（1999）的發現登場了：表現處於最低四分位的受試者自我評估在第62百分位，而實際表現在第12百分位。生產斯特金所說那90%的人，大多並不知道自己生產的是廢品——達克效應解釋了為什麼這90%如此頑固、如此自信、如此不斷再生。這種分佈不僅是自然規律，還被一種認知盲區所餵養。

16世紀托馬斯·格雷欣爵士（Sir Thomas Gresham）觀察到的機制——劣幣進入市場時良幣退出流通——為此添加了第三層。斯特金說分佈是自然的，格雷欣則表明這種自然分佈能轉化為一種主動驅逐機制：標題黨驅逐優質新聞，廉價時尚壓垮可持續生產者，算法內容令原創內容隱形。斯特金在描述，格雷欣在揭示機制。斯特金說「廢品很多」，格雷欣說「而多者，淘汰少者」。

納西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）在《隨機騙局》（Fooled by Randomness）與《黑天鵝效應》（The Black Swan）中的信噪分析，則為這幅圖景增添了時間維度：

觀察頻率 · 信號 · 噪聲

• 每年 · 50% · 50%

• 每天 · 5% · 95%

• 每小時 · 0.5% · 99.5%

觀察頻率越高，噪聲比率越發爆炸性增長。斯特金的90%與塔勒布的噪聲指向同一事物：大多數不是信號而是噪聲，觀察越頻繁、越近距離，噪聲就越佔主導。數字時代同時成倍提高了生產頻率和觀察頻率，從而放大了這一效應。

當這四位思想家——帕累托、達克效應、格雷欣、塔勒布——匯聚在一起時，斯特金的一句話觀察便成長為一個生態系統：分佈是自然的（帕累托），生產者看不見自己的廢品（達克效應），劣者主動驅逐優者（格雷欣），噪聲在時間中膨脹（塔勒布）。斯特金為定律命了名，其餘人展示了機制。

斯特金之前，這一觀察早已存在

• 約公元前500年 — 赫拉克利特 「多數人是壞的。」斯特金的精神，兩千五百年前已在以弗所遊蕩。

• 公元前405年 — 阿里斯托芬 在喜劇《蛙》中，將文學的大部分視為粗劣之作。

• 1953年 — 西奧多·斯特金 第一個將此觀察轉化為系統性辯護論證併為之命名的人。

這張概念之網展示了定律的力量，也沒有掩飾其侷限。斯特金本人早已用第二個公式坦承90%並非絕對——審視定律的侷限，與審視其力量同樣具有教益。

定律本身的侷限

90%是一個修辭數字

沒錯，斯特金對此心知肚明。這個數字是為表達「絕大多數」而選取的。但作為數量級它是自洽的：數據從42%延伸到96%，大部分集中在60–95%區間。「多數平庸」這一觀察儘管起源於修辭，卻獲得了經驗數據的支撐。

時間的隱形濾網

從今天回望，舊時代總顯得更「有質量」。原因有三：時間淘汰了劣品，留下的那10%便成了「時代」；懷舊將個人經驗中精選的樣本與全體混淆；從其他文化中引進的永遠只是最優者。三重濾網同向運作——將過去的廢品隱形，從而令當下的廢品率顯得被誇大了。

准入門檻改變一切

准入門檻高的領域比率下降（醫學：5–15%錯誤），門檻低的領域比率上升（移動應用96%在一個月內被棄用）。數字化在每一個降低門檻的地方都提高了廢品率——但此處須謹慎：生產門檻的降低並不降低產出的質量，只是擴大了池子。按比例看廢品或許增加了，但就絕對數量而言，有價值的產出同樣在增長。

誰的質量標準

質量有多個維度：商業成功、評論界認可、可持續影響、技術水準。在一個維度上是「廢品」的，在另一個維度上可能極有價值。一篇從未被引用的論文，或許已影響了其所在國的決策者。一首播放量不足千次的歌曲，可能是一百個人生命中的轉折點。斯特金定律因你選取的質量維度不同而給出不同的數字。

斯特金超越自身定律之處

「就互聯網而言，斯特金的百分之九十定律或許還說低了。」

（「Where the Internet is concerned, Sturgeon's Law of 90 percent might be lowballing.」） — Tom Nichols,《專業之死》（The Death of Expertise, 2017）；譯文為本文所作

數字化降低了生產門檻，廢品總量隨之暴增。即便比率不變，絕對數字也已成倍增長。但這幅圖景內含一個悖論：創新文獻表明失敗本身產生知識。不經嘗試便無成功，而大多數嘗試天然註定失敗。

關鍵洞見
消滅那90%，10%也隨之消亡——因為10%正是從90%中生長出來的。
如同進化中的突變：99%有害或中性，但若摧毀突變池，適應便停止。斯特金的那90%不是廢品，而是試驗場——沒有試驗場，就沒有發現。

這個悖論——廢品的必要性——同時也澄清了問題所在。問題不在廢品的比率，而在過濾器失靈時廢品覆蓋了優品。

過濾器失靈之時

歷史上，有四種機制從廢品池中提取價值：同行評審與編輯標準、消費者選擇與市場競爭、時間的持久性濾網、專家共識與集體記憶。這四道濾網雖有缺陷但仍具功能——使斯特金那自然的90%處於可管理狀態。

當我們將「迴響」一節中的四位思想家再次匯聚，真正的危險便清晰浮現：

算法化的格雷欣效應
當算法推薦獎賞那90%時，10%仍然存在，卻變得無從尋覓。
問題不在廢品比率——那是自然的，向來如此。問題在於篩選機制的敗壞：互動算法衡量的不是質量而是點擊，而點擊往往與質量成反比。達克效應解釋了生產端對廢品的無知無覺，格雷欣效應解釋了平臺端廢品對優品的主動驅逐，塔勒布的噪聲分析解釋了信號在時間中被淹沒。過濾器一旦失靈，斯特金的自然90%便轉化為格雷欣式的主動驅逐機制。

留下的

「斯特金定律既非安慰，亦非犬儒。它是一種觀察的算術。」

多數之平庸，無處不在——這不是警報，而是底色。需要拉響警報的時刻，是平庸開始驅逐優秀的時刻。學術出版中82%零引用的論文、音樂中86%無人聆聽的曲目，皆屬自然；警報在於這86%被算法推到了那14%的前面。

90%是廢品，並不削弱10%的力量。法律體系中大多數案件微不足道，但創設判例的裁判之力不因此減損。醫學中診斷錯誤率為5–15%，但正確診斷挽救生命的力量不因此減弱。心理學研究中64%不可再現，但可再現的那36%對人類知識的貢獻不因此打折。

然而90%的存在，使尋找10%變得更難。這個實踐層面的問題，是定律最少被討論卻最為重要的維度——在數字時代，隨著過濾器的算法化敗壞，它正變得日益緊迫。

「別把你們的時間和我們的時間浪費在對廢品喝倒彩上！去追尋好的，否則就別沾手。」

（「…don't waste your time and ours hooting at the crap! Go after the good stuff, or leave it alone.」） — Daniel Dennett, Intuition Pumps and Other Tools for Thinking（2013）；譯文為本文所作

參考文獻

斯特金定律 — 一手文獻

• Sturgeon, T. (1958). 「On Hand.」 Venture Science Fiction, 1958年3月.

• Gunn, J. (2002). “Theodore Sturgeon.” The Road to Science Fiction, Scarecrow Press.

• 書面溝通中的隱形鴻溝

經驗數據

• Begley, C.G. & Ellis, L.M. (2012). “Raise standards for preclinical cancer research.” Nature, 483.

• Torrisi, S., Gambardella, A., Giuri, P., Harhoff, D., Hoisl, K. & Mariani, M. (2016). "Used, blocking and sleeping patents: Empirical evidence from a large-scale inventor survey." Research Policy, 45(7), 1374-1385.

• Chalmers, I. & Glasziou, P. (2009). “Avoidable waste in the production and reporting of research evidence.” The Lancet, 374.

• Comscore (2017). The U.S. Mobile App Report.

• Follows, S. (2020). 「Do Hollywood movies make a profit?」 stephenfollows.com — 電影盈利分析.

• Luminate (2023). Midyear Music Report.

• Open Science Collaboration (2015). “Estimating the reproducibility of psychological science.” Science, 349.

• Statista (2023). Global iOS app retention rate.

• CISQ (2022). The Cost of Poor Software Quality in the US.

• Stripe (2018). The Developer Coefficient.

• Graber, M. L. (2013). “The incidence of diagnostic error in medicine.” BMJ Quality & Safety, 22(Suppl 2), ii21-ii27.

• Shojania, K. G., Burton, E. C., McDonald, K. M. & Goldman, L. (2003). “Changes in rates of autopsy-detected diagnostic errors over time: A systematic review.” JAMA, 289(21), 2849-2856.

• Singh, H., Thomas, E. J., Wilson, L., Kelly, P. A., Pietz, K., Elkeeb, D. & Singhal, G. (2010). “Errors of diagnosis in pediatric practice: A multi-site survey.” Pediatrics, 126(1), 70-79.

• Singh, H., Meyer, A. N. D. & Thomas, E. J. (2014). “The frequency of diagnostic errors in outpatient care.” BMJ Quality & Safety, 23(9), 727-731.

• Biswas, A. K. & Kirchherr, J. (2015). Prof, no one is reading you. The Straits Times, 11 April 2015.

• U.S. Bureau of Labor Statistics (2024). Establishment Age and Survival Data — 十年倒閉率：65%.

• U.S. DOJ vs Penguin Random House (2022). Bookscan數據 — 不足2000冊：90%.

相關概念

• Kruger, J. & Dunning, D. (1999). “Unskilled and Unaware of It.” Journal of Personality and Social Psychology, 77(6).

• Nichols, T. (2017). The Death of Expertise. Oxford University Press.

• Dennett, D.C. (2013). Intuition Pumps and Other Tools for Thinking. W.W. Norton.

• Pareto, V. (1896). Cours d'économie politique. Lausanne.

• Taleb, N.N. (2001). Fooled by Randomness. Random House.

• Taleb, N.N. (2007). The Black Swan. Random House.

歷史先驅

• 赫拉克利特，殘篇（約公元前500年）. Die Fragmente der Vorsokratiker, Diels-Kranz.

• 阿里斯托芬（公元前405年）. 蛙.

許可

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版本 1.5 · 首次發表：2026年3月10日 · 修訂：2026年7月20日，事實性更正（醫學診斷錯誤率與其來源對應、Kruger 與 Dunning 引用順序、Dennett 與 Delany 引文、Nichols 引文、Spotify 目錄數據、專利比率）

本文原文為土耳其語。我們盡力使譯文貼合每種語言的特質——但難免存在不足。如發現錯誤或更好的表達，請寫信至 soru@halitcengizuzun...——您的反饋將豐富我們的翻譯。

轉創註釋

「萬事九成皆廢品」 — Her şeyin yüzde doksanı çöptür

原文標題Her şeyin yüzde doksanı çöptür（萬事的百分之九十都是垃圾）是斯特金原話的土耳其語直譯。中文版選擇了「萬事九成皆廢品」——七個字，用古典漢語的節拍（四三結構）壓縮了原文的口語散文感。「廢品」而非「垃圾」：çöp和英文crud都偏日常粗俗，但中文「垃圾」在網絡語境中已被用濫（「垃圾食品」「信息垃圾」），失去了衝擊力。「廢品」保留了工業/生產的隱喻色彩——與斯特金作為生產者（作家）發言的身份更吻合。

「啟示」 vs 「定律」 — Vahiy vs Yasa

斯特金本人區分了兩個公式：Sturgeon's Revelation（啟示）和Sturgeon's Law（定律）。中文版將Revelation譯為「啟示」，將Law譯為「定律」。「啟示」在中文裡有宗教和世俗雙重含義（《啟示錄》vs 「這給了我啟示」），與斯特金那種帶著厭倦的先知口吻恰好共振。「定律」則比「法則」更硬——物理學用「定律」，社會科學用「法則」，選擇「定律」是因為斯特金的語氣本身就在模仿自然科學的確定性，儘管他知道這是修辭。

「巴克·羅傑斯」 — 文化註釋的中文策略

原文中Buck Rogers是美國讀者熟知的早期科幻符號，土耳其語讀者也能從語境中理解其貶義。但中文讀者——尤其是非科幻迷——可能完全不知道這個名字。中文版選擇了「巴克·羅傑斯」加括號註釋「美國早期科幻英雄」的處理方式，在引用段落中直接嵌入而非做腳註。這是因為中文版的整體策略是減少腳註（腳註打斷中文豎排/長段的閱讀節奏），將必要信息內嵌於正文。英文版不需要註釋，法德西版做了類似的括號處理。

「赫拉克利特」 — 時間軸中的先秦共鳴

原文的歷史時間軸從赫拉克利特（約公元前500年）的「多數人是壞的」開始。中文讀者讀到這個時間點會自然聯想到先秦諸子——孔子（前551–前479）、老子、荀子的性惡論。中文版沒有插入這些中國對應物（原文沒有，加入會改變論證結構），但時間軸本身在中文語境中獲得了一層原文不具備的回聲：中國讀者知道，同一個世紀裡，東方也有人在思考人性中的劣質成分。這種沉默的共鳴是翻譯無法制造也無需製造的——它存在於讀者的文化記憶中。

「算法化的格雷欣效應」 — 概念翻譯的錨定

報告的核心洞見——Algoritmik Gresham etkisi（算法化的格雷欣效應）——在中文經濟學文獻中，「格雷欣法則」（劣幣驅逐良幣）是標準譯法。中文版保留了「格雷欣」而非意譯為「劣驅良」，因為這個專名在中文知識界已有足夠的辨識度。但在首次出現時補充了「劣幣進入市場時良幣退出流通」的解釋——這是中文版獨有的處理，英文版假設讀者知道Gresham's Law，土耳其語版同樣假設。中文版不做這個假設，但也不過度解釋——一句話錨定，然後信任讀者。

原文為土耳其語，本文為繁體中文版；其他六種語言見 halitcengizuzuner.co...。DOI：10.5281/zenodo.21501505