大神來自文明的崛起,而不是之前什麼是第一個 - 所有看到上帝或複雜的社會? - 父神和天使,Guercino Giovan Francesco Barbieri通過Wikimedia Commons

當你想到宗教時,你可能會想到一個獎勵善惡並懲罰惡人的神。 但道德關注的神靈的想法絕不是普遍的。 社會科學家有 早就知道了 小規模的傳統社會 - 那些曾經被稱為“異教徒”的傳教士 - 設想了一個對人類行為道德很少關注的精神世界。 他們關注的問題不在於人類是否表現得很好,而是關於他們是否履行了對靈魂的義務並表現出對他們的適當尊重。

儘管如此,我們今天所知道的世界宗教,以及它們無數的變體,或者要求相信所有看見的懲罰性神靈,或者至少假定某種更廣泛的機制 - 例如業力 - 來獎勵善良和懲罰邪惡的人。 近年來,研究人員一直在爭論這些道德化宗教是如何以及為何產生的。

現在,多虧了我們龐大的世界歷史新數據庫,被稱為 塞莎特 (以埃及記錄保存女神的名字命名),我們開始得到一些答案。

眼睛在天空中

流行理論認為 道德化的神對於大規模社會的崛起是必要的。 爭論說,小社會就像魚缸一樣。 在沒有被捕和懲罰的情況下進行反社會行為幾乎是不可能的 - 無論是通過集體暴力行為,報復行為還是長期聲譽損害和排斥風險。 但隨著社會變得越來越大,相對陌生人之間的相互作用變得越來越普遍,那些違法者可能希望在匿名的外衣下逃避偵查。 為了在這種條件下進行合作,需要一些監視系統。


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還有什麼能比想出一個超自然的“天空之眼” - 一個可以看到人們心靈並相應地發出懲罰和獎勵的神。 相信這樣的上帝可能會讓人們三思而後行,即使是在相對匿名的互動中,他們也會因為偷竊或違背交易而三思而後行。 也許它也會增加交易者之間的信任。 如果你相信我相信一個無所不知的道德化神靈,那麼你可能更有可能與我做生意,而不是那些不知道你的宗教信仰的人。 簡單地佩戴諸如身體標記或珠寶之類的徽章,暗示對這樣一個上帝的信仰,可能會幫助雄心勃勃的人們在社會變得更大,更複雜的過程中繁榮昌盛。

儘管如此,早期努力調查宗教與道德之間的聯繫 結果好壞參半。 雖然出現了超自然的懲罰 先於 太平洋島嶼人民中酋長國的崛起 歐亞研究表明 社會復雜性首先出現,道德化的神靈緊隨其後。 然而,這些區域研究的範圍有限,並採用了相當粗略的衡量宗教信仰和社會復雜性的措施。

篩選歷史

Seshat正在改變這一切。 近十年前開始建立數據庫的努力吸引了超過100學者的貢獻,耗資數百萬英鎊。 該數據庫使用世界歷史社會的樣本,回溯到目前為止的10,000連續時間序列,分析數百個與社會復雜性,宗教,戰爭,農業以及人類文化和社會的其他特徵相關的變量。隨時間和空間而變化。 現在數據庫終於可以進行分析了,我們準備測試一長串有關全球歷史的理論。

我們正在測試的最早的問題之一是,道德上關注的神靈是否會推動複雜社會的興起。 我們分析了414世界地區30社會的數據,使用51衡量社會復雜性的指標和四種道德規範的超自然實施措施來揭示問題的根源。 我們剛剛開展的新研究 發表在Nature雜誌 在世界歷史上社會復雜性發生最大幅度上升之後,道德化的神靈比許多人想像的要晚。 換句話說,關心我們是好還是壞的諸神並沒有推動文明的最初興起 - 但後來才出現。

作為我們研究的一部分,我們創建了一個世界各地出現大神的地圖。 在下面的地圖中,圓圈的大小代表了社會的規模:更大的圓圈代表更大,更複雜的社會。 圓圈中的數字代表千年前的數字,我們發現信仰道德化神的第一個證據。 例如,在他已經建立了一個被稱為毛利人帝國的龐大而復雜的南亞帝國之後,阿育王皇帝多年前就採用了佛教2,300。

大神來自文明的崛起,而不是之前道德化神靈的信仰的全球分佈和時間表明,大神出現在大社會中。 Whitehouse,Francois Savage等。 性質。, 作者提供

我們的統計分析表明,只有當社會從簡單到復雜的過渡時,才會出現超自然懲罰的信念,大約在整個人口超過一百萬人的時候。

大神來自文明的崛起,而不是之前在道德化的神靈出現之前,社會復雜性往往會更快地增加,而不是之後。 Whitehouse,Francois Savage等。 性質。, 作者提供

我們現在正在尋找可能推動第一個大文明崛起的其他因素。 例如,Seshat數據表明,每天或每週的集體儀式 - 相當於今天的星期日服務或星期五的祈禱 - 出現在社會復雜性的上升的早期,我們正在進一步研究它們的影響。

如果世界歷史中道德化神靈的原始功能是將脆弱的,種族多樣化的聯盟結合在一起,那麼對這種神靈的信仰下降可能意味著今天社會的未來? 例如,現代世俗化是否有助於解決區域合作的努力 - 例如歐盟? 如果對大神的信仰下降,那麼在面對移民,戰爭或仇外心理的擴散時,這對跨種族群體的合作意味著什麼呢? 道德化神的功能是否可以簡單地被其他形式的監視所取代?

即使Seshat無法為所有這些問題提供簡單的答案,它也可以提供一種更可靠的方法來估計不同期貨的概率。談話

關於作者

哈維懷特豪斯,主席教授, 牛津大學; Patrick E. Savage,環境與信息研究副教授, 慶應義塾大學; Peter Turchin,人類學,生態學和進化生物學與數學教授, 康涅狄格大學和Pieter Francois,文化進化副教授, 牛津大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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