18世纪末，一场划时代的转变发生了：那些曾用于测绘星空的精密数学工具——特别是 三角学、 对数以及 概率论——被转向了人类社会内部。这场被称为 社会物理学 （social physics）的运动提出，个体看似杂乱無章的行为可以被量化，从而归纳出群体层面的可预测模式。

拉普拉斯方法论

皮埃尔-西蒙·拉普拉斯彻底改变了 社会测量 他证明了了解一个国家的状况并不需要清点全部人口。 拉普拉斯的方法是从30个多元化的省份中抽取随机样本，并以此样本为基础来估算全国总人口。

随机误差与系统误差

这门新科学的核心原则之一便是观测误差的逻辑。先驱们意识到： 如果差异是随机的，每次取样得到的数据看起来会大致相同；如果差异是系统性的，那么每次取样的结果都会与其他样本不同。 随机性意味着模型具有稳定性，而系统性差异则表明这些群体本质上是不同的，需要对根本原因（如局部地区的饥荒或财富状况）进行新的分析。