这是我的第 168 天分享
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你好，我是润东。
在前面的分享中，你知道了我们要有一个批判性的思维，同时我们还要针对对方论证的论题、结论、理由，以及支撑对应理由的假设进行分析。
昨天我们又进行了一些常见的逻辑谬误的梳理。那么今天我们就再来看一下，当我们在获取证据的时候，如何分辨这些观点的可信度？
我们要证明它们是不是绝对的正确，可能比较难。因此与其问它们到底是不是真的，我们倒不如问它们是否可靠。
我们在接受对方的结论之前，我们可以先问自己这样几个问题：证据在哪里？你如何证明？
如果你不能做到多问几个问题，很有可能就会被别人的思路带着走，成为被收割的“韭菜”。
在今天的分享中，我主要会和你聊聊以下几个方面。
第一个是关于“用户评价”的内容。“用户评价”就在我们的身边，我们很有可能会受到用户评价的影响。那到底这些用户评价是正确的还是有可能会误导我们的呢？我们稍候会聊一下。
在第二部分，我会讲一讲关于“研究报告”我们应该怎么用。对于这些专家说的话，我们能不能直接拿来就用呢？我会在我们的第二部分进行一个探讨。
01 警惕“用户评价”
1. 商家的“选择性展示”
你在网上买东西的时候，你主要参考的信息，除了那些所谓的卖家提供的图片之外，还有一个可能你也会非常地在意，那就是“用户评价”。
我们很多人在买东西之前都会先看一下用户评价，如果这个产品的好评比例很高，我们就倾向于去购买。
但是你有没有想过这样一个问题，商家有可能展示给我们的，只是他们想让我们看到的。我举个可能比较夸张的情况，商家会把那些对他们不利的负面评价给屏蔽掉，或者抹掉。
还有的商家可能会雇一些“水军”，去主动地刷一些好评。这些都会影响展示给我们的内容，但是具体情况可能我们其实并不知情，所以我们很有可能就会被蒙在鼓里。
所以对于这种情况，我们在看到好评之前可以先问自己一个问题：那些没有被我们看到的反馈，究竟是什么样子的呢？
我建议你可以不要单单的只看那些所有的好评，你可以点开一些中差评去看一下他们是怎么评价的，也许你会看到一些更为真实的一些情况。
我们在网上比较两个产品的时候，很可能轻易地就根据用户的好评或者网友的打分，直接选择一个分数高的。
我前两天在网上看上了一个东西，我在看评价的时候我特意留意了一下，我想看看那些用户具体是怎么反馈的。
结果不看不知道，一看吓一跳。里面很多的“好评”都是各种乱码的字。当时我就知道，这些内容肯定是他们刷的好评了。
如果某个产品的高比例好评，是在这样的基础上堆积出来的，其实参考意义就不大了。
作为一个批判性思考的人，你必须要注意，哪些是你真正能够用的评价。你不能简单的看一下好评比例高或者评分高就直接下结论。
2. 利益关系
除了好评，还有一个经常遇到的情况就是“利益关系”了。
我举个很简单的例子，假设你在网上看到有一个人在给他的亲戚家的产品做推荐，说他家东西特别特别好。你会立刻就买下他推荐的产品吗？为什么？
这个时候你就一定要敲响警钟：到底他推荐这个东西，是因为他真的使用过了，而且觉得很好，想分享给你，还是说仅仅是因为是他的亲戚，和他有利益关系呢？
这个道理，用在论文和研究当中其实也是一样的。当事人与他推荐的东西之间到底有没有什么利益关系？
比如某家公司给一家实验室做投资，想让实验室用他们公司的产品做实验，测试一下他们公司的产品性能。
这时候这家实验室的实验结果很有可能就没有那么准确了。毕竟“拿别人的<typo id="typo-1591" data-origin="手短" ignoretag="true">手短</typo>”，拿别人的东西，再“说别人不好”，心里总有点说不过去。
利益关系不大的推荐，可信度更高。
比如我不认识你，我看了你写的一篇文章，我觉得特别好，于是我就分享到了朋友圈。这种推荐其实是没有什么利益关系的。我之所以分享你的文章，纯粹是因为我觉得你写的很不错。所以这种“推荐”很纯粹，可信度比较高。
3. 省略细节
最后关于用户评价的第三点，这点非常非常非常重要，就是“省略细节”。
当人们在评价或者论证的时候，可能会犯一个名字叫做“循环论证谬误”。这个谬误的大致意思是，当人们在评价某个东西的时候，支持结论的理由不过是用不同的方式重申了一遍结论。他们并没有正面论证结论。这样的论证，其实等于什么都没说。
我给你举个例子，你来看下面几句话。
① 这是整部电影最精彩的部分，因为这一块是最棒的。
② 这个方案可行性不错，因为它容易实行。
③ 这顿饭很好吃，因为它很美味。
看到以上几句话，你有没有发现什么共同点？看上去很有道理的话，其实只不过是翻来覆去说结论而已，并没有什么实质性的论证内容。
假设有一天你一个朋友向你推荐一本书，他说：“这本书很不错，我推荐你看看，因为里面的内容很精彩。”
其实像这样笼统的推荐，对于我们来讲可能就不是特别匹配了。因为只有推荐的理由越具体，我们才越能更好的判断对方推荐的东西是否匹配我们的需求。
每个人对于“好”的评价标准都不一样。可能他觉得一本书里面有比较紧张的情节比较好，那可能我会更喜欢逻辑严谨，同时又干货满满的内容。因此，理由越具体越好。
有人向你推荐某本书的时候，可能会说这本书很好，推荐你读一读。当然，这位朋友非常好心，想让他的朋友也能更快成长。同时，如果他能把推荐的理由说得再详细一点，可能他的推荐就会更加精准。
比如你遇到了下面这种情况：
朋友：“这个东西很好，你也买个吧。”
你：“你觉得哪里不错呢？”
朋友“反正就是感觉好...”
（对话结束）
如果你们能换个方式沟通，让对话进行下去呢？比如下面这种形式。
朋友：“这本书真不错，推荐你读读。”
你：“是吗，何以见得？”
朋友：“这本书讲的道理深入浅出，而且每讲完一个概念，都会搭配一个简单的小例子方便我们理解。同时，在每个章节后面，为了更好地帮助我们巩固本章所学，它还给我们提供了一两道练习题。”
你：“感觉挺适合我这种需要加强巩固输入的人，我也看看这本书，看完之后我们再交流一下。”
【回想一下】
你在选择一件东西的时候，有没有被“选择性展示”、“利益关系”或者“省略细节”所误导呢？
02 客观看待“研究报告”
接下来，我们来看一下“研究报告”。
可能你经常会看到类似这样的内容，有人可能会说，“根据研究显示”，“根据报告显示”，“根据调查研究得出”，或者这个作者他自己做了一个实验。然后你可能就比较相信他的说法。
首先他们这样做确实是有一定的好处，因为相对比那些只知道空说的人来讲，这些人懂得实践，而且他们的实验结果确实有一定的可参考性和可验证性。
但是他也可能会有一些潜在的问题。比如说，调查研究的范围是否精准？多年前的实验结果，现在“时过境迁”，是否仍然适用？
所以，为了更好的让研究报告的结果为我们所用，也为了更好的帮助我们进行批判性的思考。我们一定要尽量地避免这些潜在的隐患，取其精华，为我们所用。
从研究报告的“样本”来看，主要有三点需要我们深入思考。第一个是数量，第二个是种类，第三个是随机性。
关于“样本数量”，我给你举个例子。
有一个人跟你说，他做了一个实验，他研究了他们班十个同学的一个数据，然后他就说根据我们班十个同学数据研究显示，我们班这十个同学有九个都是这种想法。所以他说他们整个学校，或者说我们整个地区，这个省都是这样的。
你觉得这个结果准确吗？肯定是不准确的，对不对？
你为什么觉得不准确呢？
这种极小范围的样本结果，根本起不到“代表所有人”的作用。这其实也是一个“可得性偏见”<typo id="typo-3368" data-origin="的" ignoretag="true">的</typo>很好的例证。
“可得性偏见”指的是，我们常常容易高估那些离我们很近的，我们容易想出来的事物的出现概率。
这位同学，用他身边的十个同学做了一个研究，那么这个小范围的数据结果，就会在她的脑海当中有个非常深的印象。于是他就用这个结果替代整个大范围的结果。
假设你在参与调查你所在城市的用水情况，你只调查了邻居的数据，发现他们家用水量超大，于是你就说整个城市水资源浪费严重。支撑你这个结论的调查结果，其实是不成立的。
关于研究的样本，第二个就是种类。
如果你在研究的时候只是调查了其中的一个种类，或者说，这个实验它只是研究了这一部分群体，那他的这个论证就有比较大的局限性了。
我给你举个例子。有一个人，他对青少年做了一些研究，然后他把这个结果放在了其他年龄段的人身上，那这肯定是不行的。因为不同的年龄阶段的人，特点各有差别。
所以如果他真的想让他的结论适用于各个年龄段，那么他的研究就一定要覆盖到各个年龄段的人。
在外国，有一个人，他发表了一个文章，这个文章中他表达的观点就是国家不应该禁止酒。
他的研究是这样做的，他找了那些酗酒的人，问他们愿不愿意禁酒。结果发现90%的人都不同意，于是这个人就说90%的国人都不同意禁酒，那其实这个调查研究就很缺乏随机性了。
因为我们都知道。他这个调查其实是太局限了，他只把这个目标放到喜欢喝酒的人当中。
你想一下，对那些喜欢喝酒的人来讲，他们肯定是不希望禁酒的。所以如果说真的想要这个实验，调查研究做得更公平，他应该是采取多样性的、随机性的以及数量相对较大的一个研究调查。
下次如果你发现有一个人，他的论证当中包含了他的调查研究的结果。你就一定要从以下这三个方面好好地想一下：
一个是数量，数量是否覆盖得足够多？另外一个是种类，是否把他要调查的每一类人都覆盖到？第三个就是随机性，他做的这个是否是纯随机的，没有任何主观意愿的倾向？
如果说他的这个论证这三点都符合了，那么他的论证可信度就是比较高的。
今天是世界微笑日，还记得你上一次微笑在什么时候吗？
现在这个时代，我们每个人的脚步都越来越匆忙，好像每个人都没有更多的时间停下来，感悟我们当下的生活。
对于那些让你快乐的事情，你有没有哪些想分享的呢？欢迎在评论区聊聊。愿你我都能在不断成长的过程当中，依然保留住当初内心的那份美好。
参考资料：
1. 尼尔·布朗 (New Browne),斯图尔特·基利 (Stuart Keeley).学会提问(原书第11版)[M],北京:机械工业出版社,2021:148-197
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