2022年5月，清华大学政治学系胡悦副教授、爱荷华大学邰月红及爱荷华大学Frederick Solt共著的题为“Democracy, Public Support, and Measurement Uncertainty”一文，在政治学顶级期刊American Political Science Review（《美国政治科学评论》）上网络首发。三位研究者聚焦民主政权与公众支持的关系，并且对这一领域研究的方法论做出了积极的反思。本文聚焦测量不确定性（measurement uncertainty）对潜变量（latent variables）使用的影响，及其对民主的公共支持研究中发挥的重要作用。

文章缘起于两个有关民主政权与公众支持的核心问题:（1）民主政权是否依赖公众支持来避免民主滑坡？以及（2）公众支持是否对民主制度的变化（如民主倒退的情况）有调节性的作用？经典理论观点认为，民主政权与公众对其的支持一直以来都是相辅相成的，高水平的公众支持能够确保民主制度的稳定与强大，而有民主政体经历的民众对民主制度的支持也会更坚定。但作者指出，支撑这些理论观点的实证证据并不充分且有矛盾。学界对民主政权和公众支持之间的关系也各有见解。

文章针对的就是这一方向的两个重量级前沿成果。这两个研究（分别发表在政治学顶刊APSR和AJPS上）使用了跨国调查数据中大众对民主的支持，通过潜变量分析，为公众对民主的支持和民主政权的存续正向关系提供新证据。本文却发现这两个研究分析过程中，完全忽略了复杂方法带来的不可确定性。三位研究者因此从数据源头做起，通过统计学方法将测量不确定性纳入研究分析。结果发现，修正后的分析都无法获得对原有观点实现支持；即使在纳入了相当规模的额外数据后，增加信息仍无法抵消测量的不确定性。

本文的发现为一心追求大数量级或复杂方法的研究者敲响警钟：在使用群体潜变量分析等复杂实证方法时，妥善纳入不确定性是必要且关键的，使研究科学性的基础。而对于民主支持的实质议题，本文结果也指出，对民主的公众支持虽未必对民主政权有巩固没有长期影响，但至少在短期内是没有明显效果的。文章还提醒各位学者，公众支持强化民主政权的经典论点是有条件限制的，在现有的时间序列潜变量模型下，如何准确衡量公众对民主的支持也是一件有挑战的任务。