1. 一个具体问题
学校希望提高学习水平，便把单次考试成绩与奖励强绑定。接下来教师可能更重视考试范围，学生可能更擅长应试，统计上成绩进步了，未被考试覆盖的能力却没有同步提高。指标改变了它原本想观察的过程。
2. 一句话解释
坎贝尔定律强调：量化社会指标承担的决策与奖惩压力越大，越可能受到扭曲，并改变被测量的活动。
3. 出处与原意
Donald Campbell 在《Assessing the Impact of Planned Social Change》中提出相关警告，文章有早期报告与一九七九年期刊版本。其背景是社会项目评估，重点不仅在数字失准，还包括制度激励怎样重塑教育、服务等社会过程。
4. 原理与机制
当一个数字决定经费、排名或职位，参与者有动力重新安排工作。可能出现选择更容易服务的对象、排除难处理样本、改变记录口径，乃至直接造假。这些行为严重程度不同，却都能削弱评估。把它简单归因为个人道德不足，会漏掉让诚实行动承担劣势的制度结构。
数据收集者与被评价者的关系也重要。若承认问题会直接失去资源，报告可能越来越乐观。独立核查、透明口径和保护合理纠错，可以帮助减少压力；但检查本身也有成本，需要围绕最可能改变结论的记录设计，而非无限加表。
5. 一个完整案例
假设案例：公益培训机构按结业率拨款，某项目开始减少接收基础薄弱的学员。结业率从七成升到九成，但最需要帮助的人被排除。评估者加入入学条件、退出原因、不同起点学员的进步和抽样访谈，同时把支持困难学员的额外成本纳入资助。项目不再仅靠筛掉难例提高成绩。即使结业率回落，也要检查是否覆盖了原先未服务的人群，不能把表面下降直接判成质量变差。
培训机构还保留所有申请者的起点信息和拒收原因，使评估能够看见未进入项目的人。只研究结业学员，会遗漏筛选造成的变化。资助方据此区分项目确有教学进步，还是仅选择了更容易成功的学员。
6. 适用条件与反例
并非所有与考核相关的变化都坏：清晰目标可以让组织更专注，标准化记录也能减少随意判断。关键在于改变是否仍服务于社会目标。要区分合理适应、指标替代和欺骗，并根据证据处理，不能凭数字突然改善就指控造假。
7. 今天可以尝试的行动
审查一项有实际奖惩的指标，画出谁被评价、谁提供数据、谁能改变样本。寻找被排除的人群和难例，抽查原始记录，并加入独立的结果观察。把学习改进与问责用途明确区分，减少承认问题就立即受罚的激励。
8. 参考资料与关联条目
- Campbell（1979），Assessing the Impact of Planned Social Change。