批判思维——学会提问
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前几周读的学会提问——批判性思维指南，贴一下笔记。我们大多数人所经历的教育真的很缺这一块，豆瓣链接在这里。
“海绵式”与“淘金式”思维：海绵，吸收，知识储备，相对被动；淘金，筛选，知识互动，提问的态度；两种思维在应用上要对立统一，我们似乎只被教了前一种，小学老师都说“要像海绵吸水一样对知识渴求”云云。
学校只教我们去回答有正确答案的问题，生活中更多的问题却只有参考答案，只有可行解而非最优解，并且以“如果那么”的形式存在。复杂的问题往往没法显性化，只能靠经验积累的传递（中医？）。
论题：描述性论题，针对过去现在未来的描述是否正确（理由+背景知识–>结论，世界是什么样子）；说明性论题，针对我们应该怎样做以及对错好坏的问题，涉及价值观，但绝大多数人并没有想过自己的“价值观”（理由+价值观–>结论，世界应该怎么样）。
常见推理谬误：
人身攻击：通过让受众讨厌其人，从而反对他的观点晕轮效应：反向人身攻击，通过赞美其人让受众接受他的观点滑坡推理：如果某事发生，则相关的很多事情肯定发生，扩大影响妄求完美：如果某方法不能彻底解决某问题，就不采用此方法移花接木：利用词语的歧义诉诸公众：利用公众的观点，公众支持的就是合理的诉诸权威：利用假权威的观点，通常是a事的权威对b事的观点砍稻草人：歪曲对方的观点，攻击其并不存在的观点两难困境：制造虚假的两难困境，其实还有更多选择一厢情愿：因为我希望a，所以就是a命名解释：抛专有名词，不给出这个词的解释偷梁换柱：转移话题窃取论点：循环论证
证据的主要类型：
直觉：很多情况下是有效的，是有经验依据的，只是很难显性的表达出来个人的经验：“概括草率谬误：仅仅根据群体中少数几个人的经历就得出关于整个群体的结论。虽然结论有可能是对的，但这个推理过程绝对是无厘头的。”他人的证词：选择性记忆、心理暗示；利益关系；信息遗漏；爱屋及乌。权威的意见：“权威：对特定的问题，比多数人了解更多的信息源。”个人的观察：选择性，即价值观、偏见、态度、期望的筛选。案例：引起情感共鸣，典型的利用爱屋及乌的心理。科学研究：研究结果不能证明结论，只能支持结论。考虑是否有利益关系。类比：用熟悉的事物来解释不熟悉的，假如一方面相似，则其他方面也有可能相似。费马大定理就是用这个思路搞出来的。重点是关注两个事物的相似点与不同点，与话题的关联性。
抽样：注意“数量、广度、随机性”
调查问卷的要素；受众诚实、不掩盖真相；问卷措辞无歧义；问题无引导性；问题的顺序，上下文语境；问卷的长度；
干扰性原因
干扰性原因越多，某个原因（观点提出者说的那个）的分量就越轻，它可能只是一个“促成因素”因果关系过度单纯化谬误：根据一些不够充分的因素来解释某事件，过分强调某一个或某几个因素对事件的作用。（现实中，所有的因果解释都是单纯化的，但要避免过度）科学研究试图把一些最重要的原因从众多因素中分离出来，找出主要原因，类比到公司里kpi的制定。人类有天性去倾向“发现”相互关联的事件，或者“在一起”的事件之间存在因果关系。xy相关，有可能是：1。x是引起y的因素；2。y是引起x的因素；3。z（或更多）因素引起x、y；4。x、y互相影响。混淆因果谬误：将原因和结果混淆在一起或没有认识到两件事可能是互相影响的。共同原因疏忽谬误：没认识到两件事可能因为另一个共同因素的影响而相互联系。必须存在的对照组：除被研究的原因，其他属性基本一致；随机分组，而不是受众自己选择分组；受众不知道研究的假设与目的（甚至是实验的执行人员也不知道，参见双盲实验）；结果能够重复。“在此之后，由此引起”谬误：仅仅因为b在a之后发生，就认为b是a引起的。
统计数据
不要只看平均值，至少再关注一下二阶统计量：标准差，有分布信息更好。绝对值和比例最好同时出现，才能看清情况。
信息遗漏，是必然的：
表达者，时间和空间的局限性。受众，有限的注意范围。表达者和受众，具备的知识有限。表达者为了达到误导的目的。每个人都视角不同。（人们容易接受类似的观点，所以说服别人，应该渐渐扭转他的观点，而不是突然变太多）我相信每天19点整的那档节目，绝大多数都是真话，只不过他们经常通过遗漏信息来“引导”人，所谓“假话全不说，真话不全说”很好的策略。怀疑一个推理，如果难找证据，还可以去找反对这个观点的人，他们往往有证据或者有动力去找证据。
二元思维：比如“我们应该对a做x么？”尽量转化为“我们应该对a做什么？”
一组理由没道理只能推出一个结论，通常是一组有各自适用场景的结论。可以用“如果，那么”来表达。
原文：读学会提问——批判性思维指南
前几周读的学会提问——批判性思维指南，贴一下笔记。我们大多数人所经历的教育真的很缺这一块，豆瓣链接在这里。
“海绵式”与“淘金式”思维：海绵，吸收，知识储备，相对被动；淘金，筛选，知识互动，提问的态度；两种思维在应用上要对立统一，我们似乎只被教了前一种，小学老师都说“要像海绵吸水一样对知识渴求”云云。
学校只教我们去回答有正确答案的问题，生活中更多的问题却只有参考答案，只有可行解而非最优解，并且以“如果那么”的形式存在。复杂的问题往往没法显性化，只能靠经验积累的传递（中医？）。
论题：描述性论题，针对过去现在未来的描述是否正确（理由+背景知识–>结论，世界是什么样子）；说明性论题，针对我们应该怎样做以及对错好坏的问题，涉及价值观，但绝大多数人并没有想过自己的“价值观”（理由+价值观–>结论，世界应该怎么样）。
常见推理谬误：
人身攻击：通过让受众讨厌其人，从而反对他的观点晕轮效应：反向人身攻击，通过赞美其人让受众接受他的观点滑坡推理：如果某事发生，则相关的很多事情肯定发生，扩大影响妄求完美：如果某方法不能彻底解决某问题，就不采用此方法移花接木：利用词语的歧义诉诸公众：利用公众的观点，公众支持的就是合理的诉诸权威：利用假权威的观点，通常是a事的权威对b事的观点砍稻草人：歪曲对方的观点，攻击其并不存在的观点两难困境：制造虚假的两难困境，其实还有更多选择一厢情愿：因为我希望a，所以就是a命名解释：抛专有名词，不给出这个词的解释偷梁换柱：转移话题窃取论点：循环论证
证据的主要类型：
直觉：很多情况下是有效的，是有经验依据的，只是很难显性的表达出来个人的经验：“概括草率谬误：仅仅根据群体中少数几个人的经历就得出关于整个群体的结论。虽然结论有可能是对的，但这个推理过程绝对是无厘头的。”他人的证词：选择性记忆、心理暗示；利益关系；信息遗漏；爱屋及乌。权威的意见：“权威：对特定的问题，比多数人了解更多的信息源。”个人的观察：选择性，即价值观、偏见、态度、期望的筛选。案例：引起情感共鸣，典型的利用爱屋及乌的心理。科学研究：研究结果不能证明结论，只能支持结论。考虑是否有利益关系。类比：用熟悉的事物来解释不熟悉的，假如一方面相似，则其他方面也有可能相似。费马大定理就是用这个思路搞出来的。重点是关注两个事物的相似点与不同点，与话题的关联性。
抽样：注意“数量、广度、随机性”
调查问卷的要素；受众诚实、不掩盖真相；问卷措辞无歧义；问题无引导性；问题的顺序，上下文语境；问卷的长度；
干扰性原因
干扰性原因越多，某个原因（观点提出者说的那个）的分量就越轻，它可能只是一个“促成因素”因果关系过度单纯化谬误：根据一些不够充分的因素来解释某事件，过分强调某一个或某几个因素对事件的作用。（现实中，所有的因果解释都是单纯化的，但要避免过度）科学研究试图把一些最重要的原因从众多因素中分离出来，找出主要原因，类比到公司里kpi的制定。人类有天性去倾向“发现”相互关联的事件，或者“在一起”的事件之间存在因果关系。xy相关，有可能是：1。x是引起y的因素；2。y是引起x的因素；3。z（或更多）因素引起x、y；4。x、y互相影响。混淆因果谬误：将原因和结果混淆在一起或没有认识到两件事可能是互相影响的。共同原因疏忽谬误：没认识到两件事可能因为另一个共同因素的影响而相互联系。必须存在的对照组：除被研究的原因，其他属性基本一致；随机分组，而不是受众自己选择分组；受众不知道研究的假设与目的（甚至是实验的执行人员也不知道，参见双盲实验）；结果能够重复。“在此之后，由此引起”谬误：仅仅因为b在a之后发生，就认为b是a引起的。
统计数据
不要只看平均值，至少再关注一下二阶统计量：标准差，有分布信息更好。绝对值和比例最好同时出现，才能看清情况。
信息遗漏，是必然的：
表达者，时间和空间的局限性。受众，有限的注意范围。表达者和受众，具备的知识有限。表达者为了达到误导的目的。每个人都视角不同。（人们容易接受类似的观点，所以说服别人，应该渐渐扭转他的观点，而不是突然变太多）我相信每天19点整的那档节目，绝大多数都是真话，只不过他们经常通过遗漏信息来“引导”人，所谓“假话全不说，真话不全说”很好的策略。怀疑一个推理，如果难找证据，还可以去找反对这个观点的人，他们往往有证据或者有动力去找证据。
二元思维：比如“我们应该对a做x么？”尽量转化为“我们应该对a做什么？”
一组理由没道理只能推出一个结论，通常是一组有各自适用场景的结论。可以用“如果，那么”来表达。
原文：读学会提问——批判性思维指南