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一周一本书—08—学会提问(二)

 长沙7喜 2017-02-09

图片发自简书App

前面学习了批判性提问的其中4个关键问题:?

——论题和结论是什么?

——理由是什么?

——哪些词语不明确?

——什么是价值观假设和描述性假设。?

理清了这几个关键问题,也就清楚了作者推理过程,论证的基本结构,大致了解了论证的扎实部分和薄弱环节。??

今天接着学习下面几个关键问题,主要讨论组织之后的论证结构到底能不能站住脚:按照提供的理由来看,这个结论到底在多大程度上可以被接受???

记住:批判性阅读和聆听的主要目标就在于判定结论的可接受程度或者价值大小。??

一、推理过程中有没有谬误??

所谓谬误,就是推理中的欺骗手段,作者有可能利用这个欺骗手段来说服你采纳其结论。??

有三种常见的欺骗手段,也就是“诡计花招”,它们是:?

(1)提供的推理需要明显的错误或者让人不能接受的假设才能成立,因此使推理和结论显得毫无关系;??

(2)把那些明明和结论无关的信息弄得好像和结论有关,以此来分散我们注意力;??

(3)看似为结论找证据,而证据算数的前提则取决于结论本身已经成立。??

常见谬误?

人身攻击谬误。比如说“谁谁就是个绿茶婊”;“你就是个输不起的人”。??

滑坡谬误,采取提议的行动会引发一系列不可控的事件,而事实上却有现成的程序来防止这类连锁事件发生。比如,“如果委员会禁止酒类播放广告,那么黄油、牛奶和鸡蛋的广告会不会被禁止?”??

追求完美解决方案谬误,假设尝试用某种解决方案后仍有遗留问题,那么这种解决方案根本就不应该采用。比如,“家里添一套安保系统纯粹是浪费钱。如果贼要光顾你家,他们总归想得到办法,无论你装什么系统都不管用。”??

还有其他很多谬误,比如,

偷换概念谬误。??

诉诸公众谬误。??

诉诸可疑权威谬误。??

诉诸感情谬误。??

稻草人谬误。

二、证据的效力如何:直觉、个人经历、典型案例、当事人证词和专家意见??

把一些看法,如“练习瑜伽减少患癌症的风险”这样的看法,称为事实断言。??

遇到它们,那么我们要问:

第一个问题就是“我为什么要相信它?”??

第二个问题“这个断言需要证据加以证实吗?”??

如果有证据,那就要问“证据的效力如何?”,如果没有证据,那就要认真怀疑孤立论断的可靠性。??

一个断言的证据数量越多、质量越高,我们可以信赖它的程度就越高。??

证据的质量取决于证据的类型。主要的证据类型:

直觉?

个人经历?

典型案例?

当事人证词?

权威或专家意见??

个人观察?

研究报告?

类比??


1.直觉作为证据可靠吗??

当心。作为批判性思考的人,我们要警惕单凭直觉证实的那些断言,要查明那些依赖于直觉的断言有没有其他类型的证据来证实。??

2.个人经历作为证据可靠吗??

当心。个人经历常常导致我们犯下以偏概全谬误。??

3.典型案例作为证据可靠吗??

当心。别忘问“这个例子有没有代表性?”,“有没有强有力的相反的例子?”??

4.当事人的证词作为证据可靠吗??

通常它的用处并不大。??

5.专家意见作为证据可靠吗??

应该记住的是专家也会常常犯错误。我们要问的是这个主题是不是专家的专长?是不是他多年研究的成果?是不是掌握第一手资料的专家???


三、证据的效力如何:个人观察、研究报告和类比??

1.个人观察作为证据可靠吗??

一种有价值的证据就是个人观察,它是日常推理和科学研究的基础。??

最可信的报道往往是最近得来的观察,而且是几个人处在最佳环境同时得来的观察,没有明显而又强烈的期望值,没有任何偏见。??

2.研究报告作为证据可靠吗??

研究报告,通常是由训练有素的科研人员来系统地收集观察数据,是一种类型的权威意见。??

科学研究,如果进行的比较理想的话,是我们获得证据的一个最好的来源,因为科学研究强调可验证性、可控性和精确性。??

当然,对于研究报告的证据,我们应该记住:??

(1)研究的质量有高有低,差别很大。而且人为因素变化非常大。??

(2)研究成果常常会自相矛盾。研究的“事实”会随着时间的流逝而发生改变。??

(3)研究结果并不能证明结论。充其量只能支撑结论。??

(4)如同我们一样,研究人员也有他们的期望值、态度、价值观和需求,这使得他们所问的问题、做研究的方法、解释研究的结果方式都烙上了偏见的印记。不论一个科学研究报告看上去显得多么客观,还是难免夹杂了重要的主观因素。??

(5)作者或演说者常常歪曲或简化研究结论。所谓断章取义。??

所以,我们遇到研究报告证据,就要问以上这些相关的问题:来源和质量怎么样?距离现在多久?有没有重复过,被验证?样本能够代表整体吗,随机抽样吗???还有调查和问卷的回答真实吗???

3.类比作为证据可靠吗???

一个论证用两件事物之间熟知的相似点作为基础,推导出关于其中一件事物的一个相对未知特征的结论,这样的论证就叫做类比论证。??

评价一个类比的质量,需要关注:??

(1)两个作比较的事物相同和相异的方式。?

(2)相似点和不同点之间的关联。??

需要注意的是:任意两个事物之间你几乎总能找出一些相似点。??

通常情况下,相关的相同点比相关的不同点所占的比例越大,类比的效力也就越高。??

当心错误类比谬误。??

即使是最好的类比所提供的也只是暗示。需要提供进一步的证据来支撑两者间最重要的相似点揭示出的具体原则。??

四、有没有替代原因??

找到更多的替代原因。??

我们找出的任何一个单独原因都有极可能是引起事件发生的其中一个原因,而不是其唯一的原因。??

1.有相关并不能证明存在因果关系。比如 ,有研究报告说“吸烟可抵抗流感”。??

2.“在这之后”不等于“因为这个”。?

事后归因谬误。比如,小男孩发现太阳落山了,保姆回家了,他就认为保姆把太阳带走了。?

事后归因并不是小孩的专利,大人也会犯这样的错误。??

一件事紧接着另一件事后面发生的这一发现本身并不能证明两者之间有因果关系,这可能只是巧合。??

3.很多事件并非只有一种解释。要寻找替代原因,努力去比较他们的可信度。要考虑采取其他不同视角。??

但是,因为人类认知的保守性、偏见性和认知失调,难免会犯各种错误,尽量理性客观的思考,这样也才有利于批判性思维的发展。?

下本书《社会性动物》会讲人类认知的特点。??

五、数据有没有欺骗性??

统计数据可能而且经常骗人。它们并不能必然就证明表面上想要证明的一切。??

作为一个批判性思考的人,应该努力辨别出错误的统计数据式的推理。?

1.统计数据有没有欺骗你??

不知来历和带有偏见的数据。统计数据往往是基于事实做出的一些估计。这些估计有时候很有用,但它们也可能有欺骗性。要问问它们是怎么来的。??

2.令人困惑的平均值?

平均值的种类:平均数、中位数、众数。选择的平均值不同会不会产生影响???

不仅判断一个平均值是平均数、中位数还是众数非常重要,判定最小数值和最大数值之间的差距(即全距)以及每个数值出现的频率(数值分布),常常也显得异常重要。??

3.把一个结论改头换面包装成另一个结论??

有些数据确实能证明一些事,但持论者往往宣称这些数据证明了另一件性质完全不同的事,这时候他们往往在欺骗我们。??

(1)一个策略是对持论者的数据视而不见,问

“什么样的统计数据作为证据可以较好的证明他的结论?”。??

(2)另一个策略是不急于看作者的结论,问“从这些数据我们可以得出什么样的结论?”。??

4.省略数据也是欺骗??

统计数据经常因为不完整而欺骗我们。比如“就在去年,城里的大公司的数目增长了75%”。但是缺少了这一百分比所依据的绝对值。是从4家增长到7家,还是从12家增长到21家???

六、有什么重要信息被省略了??

记住:几乎任何一个你所遇到的信息都有一个目的。接受说服之前,先打一个问号。??

重要的省略信息就是那些影响到推理过程的信息。?

不完整的推理在所难免:?

(1)时空对论证产生了限制。?

(2)由于注意力集中时间的限制,论证必须尽快完成。?

(3)持论者的知识总是不全面。?

(4)论证常常是为了欺骗。?

(5)持论者常常与你有不同的价值观、信仰和态度。??

只要信息找不到,你就不能做出决断,就不能形成任何观点。??

七、能得出哪些合理的结论??

学到这儿,应该学会了披沙拣金的功夫了,也就是分清坚实的理由和牵强的理由。??

前面讨论了替代原因的重要性,其重点是对于一个因果结论来说可能存在的不同因果依据。本章主要关注从单独一套理由中可以推断出多个备选结论。??

当心二分式思维方法,它会妨碍我们考虑多种可能性。?

当人们习惯于用非黑即白、非是即否、非对即错的方式来思考问题,他们就是用二分式思维方法。???

注意:?

(1)两面还是多面??

(2)寻找多个结论?

(3)某个条件下才合理的结论。条件句。?

(4)以解决问题为导向的可能结论。比如,我们该不该采取甲措施?用这种方式提出的问题常常掩盖了一个更广层次的问题,“我们应该怎样处理乙问题?”(常常是棘手的问题)。??

辨认备选结论的一些提示?:

(1)努力找出从理由当中可以推导出的尽可能多的结论。?

(2)使用条件句来限定备选的结论。?

(3)重新将论题表述为“我们该怎样处理乙问题”。??

让思维更加灵活。可以去请教别人,老师,朋友,谈谈他们的看法。??

不是所有的结论都生来平等。我们得出了很多不同的结论,但并不是万事大吉了。要记住有些结论比其他结论更站得住脚。??

最后,??

批判性思维是一个工具,它能助你一臂之力。最大限度地利用批判性思维带给你的各种态度和技能。???????


下一本书:《社会性动物》




END.

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