学会提问—读书笔记

分类:梦回人生千百度 | 作者:观尔腾 | 发表于2014/01/01

learn how to thinking

常年在外听讲座,每当分享者冒出一句:“谁还有什么问题?”这时候往往会心头一紧,进而惭愧,因为往往发现没有问题可问。

后来仔细想想,虽然笔记记了不少,但这种海绵式的思维往往会让我停留在选择性获得信息的层面,难以评价作者的观点和推理。因此机缘巧合看了这本书,受益匪浅,因为其在试图让我们学会一种技能——淘金式思维。

什么是淘金式思维:主动思考和信息提供者进行互动。

当你在听讲的时候,你是否做到:

1、想想为什么别人要我相信他的观点;

2、在我想到别人说法可能有问题的时候有没有把它记下来(推导过程合乎逻辑吗?证据可信度高吗?);

3、我对别人说过的话有没有进行客观的评价;

4、针对某一特定主题我有没有在别人合理说法的基础上形成自己的结论。

了解论题

论题和结论是什么?

和论题相关:

描述性论题,关键词:判断——有关过去、现在、未来的描述是否正确提出的问题。

规范性论题,关键词:评价——我们应当怎样做及对与错、好与坏、提出的问题。

结论简单来看就是信息发出者希望你接受的信息,如果这个信息没有理由,那么就是观点而已,而不是结论。比如:例子、统计数据、定义、背景信息、证据等。

这里要注意的是:当人们无法理解或改变自己境遇时,任何相信人生随机性就会让人沮丧,代之以奇迹式的因果关系的承诺。这些都不是结论,但让人心安,因此存在是合理的。

和理由相关:

理由是我们为什么要相信某一特定结论的解释。它们是提供给人们并使之接受某个结论的基础内容。

1、只有当你找到支撑结论的理由时你才能判定一个结论的价值。

2、先找到文章和演讲者的结论,再问其要做什么。

3、结论本身不是证据,它是一个由证据或其他看法支撑起来的看法。

如果我们仅仅是评价作者的结论,而不分析作者的推理,我们就会倾向于固守自己已有的观点,并迅速接受那些与自己的看法相同的结论。

哪些词句有歧义?

一个词或短语越抽象,人们越有可能对其做出多重解读。

避免两种思维方法:

避免心电感应

养成“你这么说是什么意思?”的提问习惯;

不是“我知道你是什么意思?”的提问习惯。

避免自我假定

坚持思考这些词语或句子是否有不同的含义。

重点排查关键词:抽象的词,具有情感冲突倾向的词。

检查论题看有没有关键词;

在理由和结论中寻找关键词,避免歧义。

 

分析逻辑

什么是价值观假设和价值观冲突:

价值观假设:

所有论证中都存在作者所认同但又没有清晰陈述的思想,只有补充了价值观假设,很多推理才是完整的,但因为其带有一定的欺骗性,所以要特别注意。

价值观冲突:

每个人的价值观不尽相同,比如有些人更看重忠诚,有些人更看重诚实,因此在一些围绕着价值观的论题上:是否要将同学抄袭的事情告诉班主任,就会有不同的看法。

如何对待价值观冲突:

在被说服前,要求辩论者提供一些解释来说明,为什么要接受对方的价值观假设。因此有:

“也许这次讨论我不支持你的观点,但我支持你的价值观……

or “也许下次讨论我不支持你的价值观,但我支持你的观点……

描述性假设:

解释这个世界为什么是这样的,因此得出结论。

eg. 很多人对张亮夫子很有好感,因此我们要请他来做品牌代言人。

常见的推理谬误:

人身攻击;晕轮效应(用模糊、情绪化的美德词汇来让对象如晕轮般让人迷失);

滑坡推理(如果某事发生,那么相关的很多事情肯定也会发生);

妄求完美(如果某方法不能彻底解决问题,就不采用该方法);

移花接木(利用歧义来偷换概念);

诉诸公众(认为公众的观点就是正确的);

诉诸权威(利用A领域的权威来证明B领域的观点);

砍稻草人(歪曲对方的观点并攻击其并不存在的观点);

两难处境(制作虚假的两难困境,其实还有更多的选择);

命名解释(抛出专有名词,但又不给解释);

偷梁换柱(提出一个不相干的话题来转移听众注意力);

循环论证(把论点换个说法,将结论变成理由)。

 

检验证据

证据的可行度有多大?

前面讨论的是论点是否有证据,而这里则有讨论证据的有效性。

常用证据和误犯点如下:

直觉:过于自信

个人经验:不全面

他人的证词:伪证

权威意见:盲从

个人观察:偏见

科学研究:自相矛盾,信度和效度缺少

案例:以偏概全

类比:误导

干扰性原因是什么?

学术上可以类比确定性偏差,对于同样的证据可以用有完全不同的解释,干扰性原因越多,那么证据的可信度就越轻。

其常见的逻辑错误包括:

因果关系过度简单化,过于强调某个原因;

混淆原因和结果,原因和结果可能是互相影响的;

对共同原因的疏忽,两件事可能是因为同一个因素而影响从而产生相关作用;

将之前发生的事情来作为之后发生事情的原因。

统计数据是否有欺骗性?

这方面是无需置疑的,比如数据来源不明或有偏见,平均数的定义不明,结论和数据没有证明关系,故意信息遗漏来撒谎,利用相对值来增加欺骗性。

哪些重要信息被遗漏了?

包括:

常见的反对意见

缺失定义

缺失价值观解释

缺失论证里提到事实的来源

搜集事实的详细程序

缺失或不完整的数字,图表,表格或数据

文章中引证或证明

作者说服他人相信自己可以获得的好处

最后要注意的是:

一组理由并非只能推导一个结论;

当我们决定或拒绝作者的结论时,要清楚作者提出的结论是否最合理;

通过鉴别几个合理的结论,来确定是否有个认可的结论。

PS:写在最后:这篇读书笔记从去年就一直拖着没完成,今天总算对自己有个交代,希望在新的一年里,能真正培养起自己的批判性思维的能力,论题——逻辑——证据。

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