18 世紀末，一場重大轉變發生了：原本用於繪製星圖的嚴謹數學工具——特別是 三角學， 對數與 概率論——被轉而應用於人類社會。這場運動被稱為 physique social （社會物理學），主張個體的混亂行為可以被量化為集體層面上可預測的模式。

拉普拉斯方法論

皮埃爾-西蒙·拉普拉斯徹底革新了 社會衡量 他證明了我們無需全面普查人口，也能了解一個國家。 拉普拉斯的方法主張從三十個多元化的省份中抽取隨機樣本，並以此樣本作為估算全國總人口的基礎。

隨機誤差 vs. 系統性誤差

這門新科學的核心原則在於觀測誤差的邏輯。先驅們意識到： 如果差異是隨機的，每次抽樣得到的數據看起來會大致相同；如果差異是系統性的，則每個樣本之間都會有所不同。 隨機性意味著模型具有穩定性，而系統性差異則表明群體之間存在本質上的不同，需要對根本原因（如局部性饑荒或貧富差距）進行新的分析。