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本文转载自:“博雅小学堂”(ID:boyakids)世界越来越割裂,算法控制的社交媒体加剧了信息茧房,我们的孩子生活在纷繁的信息、情绪和观点之中。可一般学校却不开思维逻辑课和媒介素养课。如何辨别社交媒体的信息真伪,如何多方求证,如何独立思考和判断,如何让孩子面对新事物时不再惊慌失措?今天我们用心总结了7种科学的思维方式,希望对孩子有帮助。文章有点长,欢迎阅读收藏。观点陈述:描述观察事实的时候个人所处的位置或采取的态度。或许你会觉得事实陈述和观点陈述很容易区分。“这只苹果是红色的”,答案显而易见,这是事实陈述;“我喜欢红色的苹果”,答案也显而易见,这是观点陈述。那么,“人人都喜欢红色的苹果” ,是事实陈述还是观点陈述呢?因为它可以被客观证实或者证伪。也就是说,我们只要找到有一个不喜欢红色苹果的人,那么上述的话就被证伪了。学会区分观点陈述和事实陈述,双方就能在同一个频道中谈话,讨论也可以愉快地进行下去。否则,谈话很可能陷入无意义的争执中。辟谣内容:“尼比鲁星球将于2017年9月23日撞击地球”系谣言。在各大媒体上都能看到这条消息,请问:这条消息的信源是什么?大多数人可能会回答说:央视啊,央视都辟谣了,那还能有错。如果不较真的话,答案不算错,因为对于回答者自己来说,这条消息确实来自央视。但是,如果较真的话,你就必须要明白,只有找到了这条消息第一次发表的地方,那才叫找到了信源。抽丝剥茧,我们发现,2017年9月20日央视新闻中引用的美国专家的辟谣视频,最初的发表时间是2011年10月21日,消息第次发表在YouTube上。信息第一次发表的地方,可称为一手信源。其他所有转述这个消息的地方,可称为二手信源。
只有一手信源才是最真实准确的,所有的二手信源都有可能提供不真实或者不准确的信息,例如转述错误、信息丢失、过度解读甚至断章取义等。当然,有可能错误不代表一定错误。事实上,二手信源的可靠性差异也很大。大多数时候,我们如果只想粗略判断某篇文章的可信度,可以不用查证具体内容,只看它的信源是以一手信源为主还是以二手信源为主,大致就能知道文章作者的用心程度了。知道信源的概念是我们辨别信息真伪的第一步,万分重要。信源等级:可以帮助我们快速判断信息可靠程度的一种依据。
当你获得互相矛盾的信息时,哪个信息更可靠?
一般来说,信息的可靠度与其信源的可靠度是正比关系。通常情况下,越是可靠的信源,它发布的信息越值得我们信任。
我们可以用“信源金字塔”来快速判断:
一级信源:国际组织的书面材料。比如在健康医疗领域,一级信源是世界卫生组织(WHO) ;关于全球气候问题,一级信源是政府间气候变化专门委员会(IPCC);此外还有名称中含“联合国”或“世界”(非山寨)的各种机构。二级信源:国家级机构(非山寨)发表的书面材料和各类教科书。例如中国科学院、国家天文台、美国药监局(FDA)、美国航空航天局(NASA)、美国儿科协会等。三级信源:科学界公认的那些高质量的科学期刊,尤其是Cell、 Nature、 Science,这三本期刊被并称为CNS。英国的自然出版集团还从全世界范围内选择了一批高质量的期刊,大约七八十本,称为自然指数期刊,可以在Nature的官网查询到。四级信源: SCI收录的期刊,这个也常常被称为核心期刊。它有两个版本,一个是SCI,收录了大约三千五百多种期刊,一个是SCIE (E表示扩展的意思) ,收录了大约八千多种期刊。还可以继续往下分八、九、十……等等级别,信源等级量差的就是道听途说,找不到任何出处的信息。以及“常言道”“古人云”“俗话说”之类的信息。重要补充:这只是一个帮助我们快速鉴别信息可靠度的大致方法,不能拘泥,也不能钻牛角尖。在做决策的时候。你需要交叉比对、互相印证。世界上的所有分类、分级其实都是人为划定的界线,而真实世界往往是复杂的,是不需要迁就这些界线的,总是会存在跨界的情况。统计眼光:看待社会现象时要考虑这个现象背后的频次、概率等数据。
人们很容易被自己的感觉所欺骗,这是因为人人都有选择性遗忘的机制。尤其是当你先入为主地产生了某一个倾向性意见时,那么凡是你遇到符合自己预期的事情,就容易记住,不符合的就容易忘记。为什么有人会觉得自己是乌鸦嘴,或者开车总是遇到红灯、排队总是排在慢的队伍中。真正的原因是选择性遗忘,或者说选择性记忆。
当你听到别人跟你绘声绘色地描述一些令他感到惊奇的现象时,不妨问一下:这是你真实统计出来的结果呢,还是凭着自己的感觉做出的判断?如果是后者,那么很可能只是选择性记忆的结果而已。不用统计的眼光看现象,会导致有些人特别喜欢说“那可不一定”。例如,你说吸烟有害健康,他说,那可不一定。我今年九十多,吸了至少七十年烟了。你说爱吃油炸食品会让人发胖,他说那可不一定,我侄女最爱吃炸鸡,但是你看她,怎么吃都不胖。你说为了将来有个好工作,现在要努力考入一所好大学,他说,那可不一定,没念过大学的成功人士太多了。虽然每句都没错。但这不能成为我们做决策的依据。生活中大多数现象都符合统计学上的正态分布:中间最多,两头依次减少。
例如,绝大多数人的身高都在人类平均身高很小的范围内浮动,与平均身高相差越大,人数就会越少。正态分布表明,反常现象总是存在的,如果刻意要找,通常能找到。但这种反常情况,不能成为我们决策的主要依据。我们能因为有反常情况的存在,就大胆地吸烟、放心地让孩子吃油炸食品、对孩子的学业成绩无所谓吗?如果用统计的眼光看现象,这些问题的答案都显而易见:哪来的那么多不一定? 落到你自己身上,那就是大概率事件。我们的一生中,绝大多数的遭遇都是概率分布中的那些大概率事件,这本身就是一种确定的规律。因果关系:通俗地讲,前一个事件的发生必然导致后一个事件的发生,则前为因后为果。具有因果关系的两个事件必须符合先后关系,这听上去有点像是废话,但时常被人们忘记。举个例子来说,我们发现富人往往身材健硕,热爱运动。于是,有些人可能得出一个结论:要想富,先瘦身。这就是忘了因果关系必须符合先后关系。大多数情况下,很多人其实是因为富起来了,才开始有时间和金钱去健身,才会有更强的健康意识。而不是反过来。但是,最常被人们忘记的是:先后关系不一定是因果关系。例如,一个显而易见的例子是:每天鸡叫之后,天就会亮。但天显然不是鸡叫亮的,两个事件之间并没有因果关系。但同样的道理,换了一个场景,人们就容易糊涂。例如,某人到庙里烧了一炷香,一个月后怀孕了,就认定烧香和怀孕是因果关系。这样的例子在医疗健康领域可谓比比皆是。再比如,曾经有一个朋友的朋友得了癌症,但是后来癌细胞又都消失了,于是,关于他癌细胞消失的原因传到我耳朵里时,就有了无数版本。其中有某家大医院的主任医师给治好的,一位老中医给治好的,某个寺庙的住持给治好的,练习瑜伽术给治好的,换了个山清水秀的地方住几个月就好了的,最夸张的是说晚上做了一个什么奇怪的梦就好了。后来我发现,所有这些版本中发生的事件都是真实的,也都是在癌细胞消失前发生的事情,但仅仅因为它们符合先后关系,就都被当作因果关系传诵了。其中不同传诵分支会不断地强化某个原因,以至于到最后就只剩下这一个原因了。懂得了先后关系不一定是因果关系, 在生活中,你就不容易轻信某些似乎很有道理的宣传。一个广告公司宣称自己的客户在签约后,利润同比增长了百分之百,这只能证明先后关系,无法证明因果关系。因果性:即因果关系,通俗地讲,前一个事件的发生必然导致后一个事件的发生,则前为因后为果。
相关性:两个事件总是相生相伴,表面上有某种关联,但并不一定相互影响。
在生活中,我们特别容易把因果性和相关性给搞混。
例如,我们经常听到“啤酒肚”这个说法,这个说法的意思是喝啤酒会导致人发胖,肚子变大。通过统计,我们也确实发现,身边喜欢喝啤酒的人肚子也往往比较大,肚子比较大的人也往往喜欢喝啤酒。似乎两者真有因果关系。
其实,这两者之间只是有相关性,并没有因果性。
真正的原因是,啤酒总是伴随着夜宵、烧烤、酒吧夜生活等,因此,啤酒喝得多的,往往是热量摄入高而运动量又少的人群,这个人群的肥胖比例自然也就会偏高。
因此,喝啤酒和肚子大实际上是相生相伴的两个事件,并不是喝啤酒导致肚子大。实际上,只要控制热量摄入,多运动,哪怕天天喝啤酒,也不会导致肥胖。
有因果关系的事件之间一定会呈现出相关性,但反过来,有相关性的事件之间并不定具有因果关系。
请记住,你平常阅读到的绝大多数软广告,都是在用相关性来取代因果性,误导你。
想要认定有相关性的两个事件之间具有确定的因果关系是一件非常困难的事情,往往需要通过非常严格的科学实验,才能最终确定。
例如,在医学上,要确定某种微生物与某种疾病之间有因果关系,需要通过下面这四个步骤的科学实验:
在生活中,我们想要找出某个事件的原因时,不要想当然地认为是那个相关性最明显的事件,你需要先找出所有与之相关的事件,然后再根据具体情况,设计实验逐一排除或者验证。
为收益最大化和损失最小化,在没有明确的证据时,我们不要轻易建立相关事件之间的因果关系。
形式谬误:某个观点陈述中,因为结构上的缺陷而导致论证过程不符合逻辑的情况。科学史上有很多伟大的理论往往一开始不被主流科学界所接受。这是一个真命题,我们举出很多这样的例子。但如果反过来说:因为我的理论现在也不被主流接受,所以我的理论也是伟大的。这就错了。第二种形式谬误:把整体具有的属性当成是每个部分也具有的属性,或者反过来,把部分当成是整体。香蕉和黄鱼单独吃都挺好吃的,但不代表香蕉炒黄鱼也一定好吃。某某药酒中的六十七味中药,其中的每一味药材在药典中都记载着能治疗某几种病症,但不意味着混在一起就能包治百病。第三种形式谬误:循环论证,把待证明的结论也包含在证明的过程中。有人对我说,因为你不相信上火,所以你看你昨天吃了那么多瓜子,今天就上火了吧,现在你总该相信吃瓜子会上火了。这个论证过程中已经把所有吃瓜子产生的后果都归因于上火,因此这种循环论证可以说怎么都不错,也可以说没有逻辑。驳斥这类谬误不需要你是某个领域的专家,只需要分析观点的论证过程即可。因此,当有人指责别人不懂不要乱说,或者说你没学过什么就不要批评时,这个人本身就已经不讲逻辑了。我们应当听清楚别人批评的到底是什么,再判断他批评的内容是属于形式逻辑上的批评还是对于专业内容的批评,这时候才能继续说他有没有资格批评,否则就很容易变成人身攻击。诉诸结果——用一个观点成立或者不成立的结果好坏来证明这个观点是否成立。举例:如果全球变暖是人类活动造成的,那么人类就不要活动了,因此,全球变暖不是人类活动造成的。稻草人谬误——故意用一种错误甚至是滑稽的方式说出别人的观点,然后再证明这个观点是错误的。举例:有人说,现代医学是头疼医头脚疼医脚。实际上,我们都知道你如果头疼去医院做检查,很有可能是神经系统出了问题,现代医学要治疗的是你的神经系统。而一个人脚疼,可能是痛风,这时候的治疗方案跟脚完全没有关系,而是要减少嘌呤的摄入。说现代医学是治标不治本的,基本上也是同样的逻辑谬误。现代医学只有在实在找不到“本”或者是知道“本”但无法治疗的情况下,才会转而求能够缓解症状。病理学、毒理学等寻找病因、病原的研究是现代医学最重要的研究方向。简单归纳——在统计学上, 样本太小,或者样本不具备广泛代表性,是不能得出结论的。举例:有人说我每次鱼刺卡喉咙,喝一口醋马上就好了,所以就得出喝醋能软化鱼刺的结论。个人的感受不能得出普遍的规律,实际上,喝醋是错误的治疗方法。举例:在西方国家,有一个对应的俗称是“不是真正的苏格兰人”。有一个故事是这样,一位叫哈密什的苏格兰人在报纸上看到一个英格兰人犯罪了,于是说,没有苏格兰人会做这种事。结果第二天,报纸上登了一个苏格兰人也犯了同样的罪,哈密什没有承认自己的观点是错的,而是说“我的意思是,没有真正的苏格兰人会做这种事”。这样一来,他就永远不会错了,因为犯错的人都不是真正的苏格兰人。举证责任倒置——让对方来证明 “不可能”,逃避举证责任。举例:很多人会以没有证据证明某个命题是假的,来论证某个命题就是真的。这是把证据的缺失当成是证据不存在的证据。比如说,因为不能证明某种UFO现象是已知的任何自然现象,就当作是外星人飞船的证据。实际上,举证责任应该是提出非凡主张的一方,不能证明不存在可不代表必定存在。另外,绝大多数情况下,想要证明不存在,在逻辑上没有可能性。把无知当证据——自己没看见或者不知道,就认为肯定是假的。举例:有人说,我真的难以想象,凭二十世纪六七十年代的技术,人类就能登陆月球,我实在难以相信,古人怎么可能建造出金字塔这样的庞然大物。这时候,比较耿直的一种回应可能是,这就是你没有成为科学家的原因吧。把偶然当必然——尽管系列偶然的事件有可能导致一个不好的结果,但论证者会无视这种偶然性的微率,无限放大可能性,以最后导致的可怕后果为证据,来反对某个观点。举例:某个小学生上课的时候尿急,老师说,如果人人都像你这样,那我的课还怎么上?类似这样的论证还常见于某些管理部门逃避自己的责任,无限放大偶然事件,如果人人都怎样来踢皮球。对人不对事一一反驳某人的观点时,不关注观点的内容本身是否有理,而是转而指责这个人的人品。举例:有人说应该保护知识产权,反驳的人就以“谁没用过盗版,你也一样”来反驳。诉诸无关权——一个科学家, 哪怕再著名,只要脱离了本专业的领域,就和常人一样有可能犯常识错误。举例:生物学家或者化学家发表与理论物理有关的观点时,就不见得比普通人更可信。虚假两难——论证者会设计出一个其实并不存在的二元选择,人为制造非此即彼的两难境地。举例:你不讨厌我,说明你爱我,你不仇视日本人,就是精日分子;你不转就不是中国人。
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2025少年时 • 第11辑
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