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防忽悠!防洗脑!读《学会提问》

 记忆的瓶子 2021-07-21

这是一个信息爆炸的时代。每天每时每刻都要面对别人有意无意兜售给我们的各种观点。最简单的做法是,不假思索地全盘接受。

可是我们会甘心做别人思想的俘虏吗?当然不甘心,所以这本书将会教我们如何揭开说谎者的面纱!



这本书《学会提问》一步一步地告诉我们如何找到并分析论题、结论和理由,如何识别推理过程中有无谬误,如何分析证据的效力如何,如何检查数据有没有欺骗性等。

从而达到以下目标:不盲从权威,不盲信无事实根据的传闻,不迷信统计数据,尽力克服认知偏见,拒绝被标准答案束缚,拒绝被他人洗脑,沦为别人思想的木偶。



推理中的谬误

本书中总结了几类常见的谬误,其实我们自己有时候为了说服别人也常常会使用。如果我们能意识到推理论述中的谬误,我们会用更有效的方式说明我们的观点,并且能够识别日常碰到的具有欺骗性“事实”。

1)人身攻击谬误:不反驳理由,直接进行人身攻击或侮辱;

举例:甲:《红楼梦》很好看,让我看到了什么是“坐吃山空”“树倒猢狲散”。乙:你一个小学文化的农民,还谈论《红楼梦》,你省省吧!

2)滑坡谬误:如果采取行动,则会发生不利事件,事实上却可以防止不利事件的发生;

举例:如果你继续沉迷游戏,就上不了好大学,找不到好工作,你一辈子就完蛋了。

3)追求完美解决方案谬误:如果问题无法百分之百解决,就不能采用任何方法;

举例:家里装防盗门纯粹是浪费钱,如果贼要光顾你家他总会想到办法的!

4)偷换概念谬误:关键词语含义转换了;

举例:甲:他真不是个男人,被揍了一顿,吓破了胆!乙:如果他不是男人,他怎么有胡须呢?

5)诉诸公众谬误:诉诸公众普遍观点、流行看法,错误的以为公众的观点是合理的;

举例:大多数人都不接受和认可同性恋,所以同性恋是件不道德的行为。

6)诉诸可疑权威:引用对该论题没有特别专门知识的权威人士的话;

举例:版权协会认为这家公司生产的产品侵犯了别人的专利权。

7)诉诸情感谬误:挑选可以引起情感共鸣的词汇,激起情绪反应,丧失理性判断;

举例:这款车很畅销,你应该看看,如果你买了这款车,你就拥有了比他人更尊贵的身份。

8)稻草人谬误:攻击不存在的观点事实;

举例:甲:你为什么不回我信息?乙:我不小心睡着了。甲:是不是睡觉比我还重要?

9)虚假的两难选择谬误:认为只有两种选择,其实还有其他选择。非黑即白、非是即否、非对即错的二分式思维方式思考问题。

举例:不支持美国攻打伊拉克,就是恨美国!



10)乱扣帽子谬误:为特定事件或行为提供一个名称,错误的解释事件发生的原因;

举例:她怎么又发脾气了啊?更年期到了吧!

11)光环效应谬误:使用模糊、引起感情认同的美德词汇,分散听众注意力,让他们不去关注具体行动政策,常出现在政治演说中;

举例:她代表了这个伟大国家的未来,她为实现民主长期奋斗,为捍卫国家利益不遗余力,她为追寻美国梦想而当机立断、勇往直前……

12)转移话题谬误:把不相干的话题插进来;

举例:妈妈:你和男朋友去哪了?为什么要撒谎?女儿:你怎么总是挑我的错。

13)循环论证谬误:推理过程中假设结论成立;

举例:这个产品很好,因为它很好;阅读纸质书比阅读电子文本在学习效果上要好得多,因为纸质教材有利于学习。

14)以偏概全谬误:个人经历代表整体;

举例:我看到过的天鹅都是白的,因此世界上的所有天鹅都是白的。

15)错误类比谬误:提出一个有问题的类比;

举例:我不会让自己养的小狗到处乱跑,我为什么不能对女儿实施宵禁,不让她到处乱跑呢?

16)过度简化因果关系谬误:试图找出这件事发生的唯一原因。不考虑原因的复杂性,许多原因共同引起了事件的发生。

举例:现在儿童得抑郁症的原因都是父母疏忽大意造成的!

17)事后归因谬误:两件事前后发生,错误的认为第一件事肯定导致了第二件事的发生,可能只是一个巧合。

举例:我今天找到一个四叶草🍀,然后我考了一百分💯,我得感谢这个四叶草!

当我们注意并开始留意这些包括我们自己都常会用到的谬误之后,我们才能防范这种错误,甚至指出存在的问题



证据效力如何

作者在书中集中讨论了八种常见类型的证据,并逐个加以质疑。让我们一起看看哪个证据的效力更高,更可靠。

1)直觉
依赖常识、预感、或者第六感,如果你说今天要下雨,我问你为什么?你说,“我就是知道它要下雨”。这就是直觉,也许你是根据朝霞判断的,也许你是凭第六感判断的。

我们无法判断它的可靠性,因为它掺杂了大量的个人经历和阅读经验。

2)个人经历。“以我的经验,我发现……”这就是个人经历,单一的个人经历不具有代表性,可能会让我们以偏概全。

3)典型案例。用一个或多个人物或事件来证实某个结论,多基于观察或访谈,像个人经历一样,容易以偏概全,多问自己一声“这个例子有没有代表性?有没有相反的例子?”

4)当事人证词。也是一种个人经历,引述具体当事人的话,由于当事人背后的专业知识、兴趣、价值观、偏见等,通常证词本身用处不大。

5)权威或专家意见。专家身份本身不是理由,专家也会犯错误,是否可靠取决于专家的背景,是否在该论题上有专长,有无偏见或歧视,有无涉及个人利益等。

6)个人观察。个人观察常常被证明是不可信赖的证据。我们所看到的都是经过一系列价值观、偏见、态度和期望过滤后剩下的东西,所看到的和听到的是我们愿意看到和听到的东西。观察有可能出现各种偏差。

7)研究报告。考虑到研究人员询问的问题、做研究的方法,解释研究结果的方式,都有可能受到他们的期望值、态度、价值观和需求的影响,不论一份研究报告看上去多么客观,难免会夹杂很多主观因素。多了解研究报告背后的事情,了解研究报告是否可以重复验证。

8)类比。用两件事之间熟知的相似点为基础,推导出另一事物相对未知特征的结论。所有类比都是错误的,因为一两方面的相似,无法推导出其他方面也会相似。但是两件事相似的地方越多,类比效力越高。



数据的欺骗性

统计数据是用数字表达的证据,被看作是“经过训练的推测”。这些数据可能相当有用,也可能相当具有欺骗性。在对数据做出反应之前,要先问一声它们是怎么得来的。

当看到平均值的时候,看看作者采用了哪种统计数据,记得问一下这是平均数,中位数还是众数,选择的平均值不同会产生不同的影响。

平均数:把所有数值相加然后用总数除以相加的数值个数,得到的结果叫做算术平均数;

中位数:把所有数值从高到底排列,然后找到位于最中间的数值,一组数值中有一半数据大于中数,一半数据小于中数;
众数:计算不同数值出现的次数然后找出出现概率最高的数值,一组数据中,出现次数最多的数就叫这组数据的众数。

除此之外,最大数值和最小数值之间的差距(全距)以及每个数值出现的频率(数值分布)也很重要。

全距和数值分布可以帮助我们了解到,还有大量数字落在可能在平均值之外,并不是聚集在平均值周围。

遇到听起来让人动心的数字或者百分比一定要当心!

当只有绝对数值摆在眼前的时候,问一问百分比是不是有可能帮你做出更好的判断?当这个百分比出现在眼前的时候,问问是不是绝对数值会丰富它们的含义。


法律角度看批判性思维



在看这本书的过程中,我不由得想,法律工作中,我们使用了很多批判性思维。对于前来咨询的当事人,我们要问他,想解决哪方面法律问题,理由是什么?证据有哪些?然后分析证据效力如何。

举例说明:

一个女士,我们称她吴丽好了,走进一家律师事务所,一位律师接待了她,发生以下对话。

律师:您有什么法律问题?

吴丽:我要离婚!

律师:为什么想要离婚?

吴丽:因为我不想跟我男人过了!循环论证谬误)

律师:还有呢?

吴丽:因为他是个变态!(人身攻击、乱扣帽子谬误)

律师:嗯,还有呢?

吴丽:他和别人过上了,还打了我!

律师:有什么证据?

吴丽:我跟踪他拍照了。他打我后,我去报案了。还有我母亲也可以作证。

律师:男方同不同意离婚?

吴丽:我男人说了,要么跟他凑合过,要么让我净身出户。虚假的两难选择谬误)

律师:有什么财产吗?

吴丽:房、车都是我们婚后共同挣钱买的。

……

就这么个事,我们分析一下。其中发生的一些推理谬误已经在对话中予以标注。接下来分析一下论题、理由、证据及结论。



论题:吴丽要离婚符不符合法定离婚条件?

理由:吴丽的丈夫有可能对吴丽实施了家庭暴力,还有可能与他人同居,根据《婚姻法》32条第3款规定,实施家庭暴力或虐待、遗弃家庭成员的,重婚或有配偶者与他人同居的,调解无效,应准予离婚。

法条中意思不明确的词语:家庭暴力,虐待。

家庭暴力,是指家庭成员之间以殴打、捆绑、残害、限制人身自由以及经常性谩骂、恐吓等方式实施的身体、精神等侵害行为。持续性、经常性的家庭暴力,构成虐待。

证据有哪些?效力如何?

证据1: 吴丽母亲的证词。证明吴丽被丈夫殴打。但是这位证人是吴丽的母亲,与吴丽存在利害关系,身份特殊,本身对男方存有偏见,真实性值得怀疑。

证据2: 报案记录及加害人出具的告诫书证明吴丽被丈夫实施了家暴。从法律上讲,这份证据的真实性、合法性及关联性应该没有什么问题。

证据3: 跟踪拍照。证明男方与不明女士同居。照片中显示,男方和不明女士中午12:00走进一个私家住宅。无法证明两人同居。事实情况是,不明女士是售楼小姐,男方只是瞒着吴丽去看房了。

结论:通过分析证据发现,与他人同居推理不成立,家暴可以成立。吴丽想要与丈夫离婚,符合法定离婚条件。

即使如此,也不排除是这种情况。接待报案的工作人员是吴丽的表哥,完全听信吴丽一面之词,直接出具相关文件。事实却是吴丽先动手打了她丈夫,她丈夫阻止过程中,吴丽意外磕伤了头部。

看过这本书后,我质疑能力好像进一步增强了😂



写在最后的话


事实断言也好,统计数据也罢,我们应该多一些质疑,多问自己,这些理由在多大程度上能够支持结论?这些证据有多少是可靠的?

而且我们要审慎地得出我们的结论,因为我们得出的结论可能不是唯一的,要积极寻求结论的可能性。

看完这本书后,现在我看到“统计数据显示……”“研究表明……”之类的话,心里就打了一个大大的问号❓


我唯一所知的就是我一无所知,为了看清这个世界,我不得不努力擦亮双眼!

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