在几天前，我坐了一段四小时的高铁，也没闲着，读完了还剩一半的书，反思了自己的生活，每天大概的流程就是读点乱七八糟、学点专业知识、听几场演讲、想想接下来的规划还有做会儿运动，天天如此，对于我是怎么有女朋友的这个问题是没想明白。所以我决定，应该每天发现一些不同的圈子，了解一下这个世界的另一面。为了拓展知识面，也为了成为一个有趣的人。
近几天，我翻阅了上百个自媒体号的原创文章。主要是公众号、知乎、简书和豆瓣这几个平台，从一些被说的特别厉害的推荐关注再到某一领域的热门文章原创作者，我关注了上百个号，等我觉得这些作者的内容够我拓展知识面的时候，我开始翻阅他们的每一篇原创文章，最后再一个一个取消关注。我生命中的100多个小时就是这样被骗走的。
在这个全民自媒体的年代里，注册几个平台根本不需要门槛，这就导致平台的活跃度直线增长，带给用户的内容真的不敢恭维。有为了追热点蹭热度的无良团队，也有观点似是而非的行业初学者。作为像我一样想了解一些新知识的小白，那可就被坑惨了。
至于我是怎样把一百多个号筛选成个位数，这是一种「批判式阅读」的方式，用这种方式去阅读文章，帮我过滤掉了超过90%的无用内容。其实也有点用，帮我训练了批判式思维。
在不具备这种思维方式的人群里，拥有一种「海绵式思维」，这是一种最简单的思维方式，拥有这种思维方式的人接收各种各样的信息，不做任何判断，听到的就是他们所了解的所有，不会经过加工思考，他脑海里的信息量一切只停留在表面，在我看来，这样的行为只能被称为听说。再提升一个等级的思维方式叫做「淘金式思维」，相比「海绵式思维」这种思维多了一层判断，判断需要什么或忽略什么，它建立在「海绵思维」的基础上，由海绵吸收来的所有信息进行筛选出为我所用的信息并就此开展交流思考，但这远远不够。
顾名思义，批判式阅读就是找茬儿，是有理有据的找茬儿，在阅读一篇文章之前先告诉自己，我是来挑刺儿的！致于里面的刺儿怎么才能挑的头头是道，这就要讲究方法了。
在开始之前，我先来给你介绍一个新的概念，叫做「价值倾向」，是指一种想当然的看法，理所当然的认为某些相互对立的价值观中一个比另一个更重要，当作者对一件事的看法采取了一种立场，他们通常会选择一种价值观而排斥另一种价值观，这也就暴露了作者的价值倾向。
讨论，就是在互相表达自己的价值倾向。对于整件事的结果能否接受，取决于价值倾向；对于结论是否接受，取决于潜在的各种结果发生的可能性大小和对这些结果的重视程度（所谓结论，即作者希望你接受的信息）。被我筛掉的文章都有这样的特点，无形中表达了他的价值倾向，列出一堆没有实质性道理的谬论，有偷换概念的，有利用感情色彩的，也有转移话题的。就是说，他们想让我相信一个观点，又不告诉我凭什么相信，用小伎俩蒙混过去，让我从感觉上挺认同的。
我总结了出现频率比较高的几种
诉诸公众谬误，以大多数人都持有的观点作为有道理的论点。
简单的说就是写读者想看的，让读者的内心深处产生共鸣，他就一定会拍手叫好。比如996，没有几位自媒体人敢说996也有可取之处，马云老师公开谈996后也差点成了全民公敌，对于吃瓜群众，不管996跟他有没有关系，这早已当作一个笑话被挂在嘴边。细想一下，从学生到各行各业的工作，想要出类拔萃，不996能行吗？
虚假的两难选择谬误，指实际有多种选择，但却只假设有两只方案。
有这么一类问题，说我们该不该保持阅读习惯，阅读会不会提升自己。乍一看就俩答案，该和不该，会和不会。这是一种二分式思维，指非黑即白、非是即否、非对即错。这种思维方式将存在多种解释的问题假设成只有两种答案。在回答限定了两种答案的问题时，可以用「这取决于...」来回答，这个词迫使你承认你所知道的一切也不足以给出一个确定无疑的答案，但会让你开始思考分析。
诉诸可疑权威谬误，没听说过的某机构，某专家，某数据。
这条是最有意思的，他们绕来绕去就是说不到点上，最后来了一句「专家说」，一提到专家二字，在好多人眼里比作者辛辛苦苦讲一堆理由要有用的多。很多作者写不出理由的时候就会拿这招数蒙混过去，这时候你可以私信他聊聊这是哪位专家，这位专家的地位如何，擅长领域在哪个行业，知识储备量又有多少，看看他能说出点什么。即便是专家，他们也有意见不统一的时候，这时候你该相信谁？
数据欺骗
我记得当年我的数学老师说过，数学是不会骗人的，因为你计算出来的数字就摆在那儿。但是别有用心的人会利用数字玩文字游戏。
举个栗子吧，平均值的测定方法有三种，第一种是把所有的数值相加然后用总数除以相加的数值个数，最后的结果是平均数。第二种是将数值由高到低排序，找到位于中间的数值，这个数值是中位数。第三种是寻找出现频率最高的数值，称为众数。这是三种平均值。
用这三种不同的方法分析平均值将会产生很大区别。几天前有这样一条热搜「腾讯平均工资7万」，乍一看让人十分羡慕，不过我们并不知道他们最高薪资水平是多少，也不知道最低是多少，不清楚所有人薪水的中间值，也不清楚他们薪水的众数。按照他们的计算方式把数据做的非常漂亮，却根本不能说明什么。如果我们了解了全距和数值分布，会发现绝大多数并不符合平均值，与平均值差异极大的结果也在其中（全距即最大值和最小值之间的差距，数值分布即每个数值出现的频率）。
当遇到令人瞋目结舌的数字摆在眼前时，你可能需要一些其他的信息来判定这些数字到底有多让人心动。当只有绝对数值摆在眼前的时候，问一问百分比是不是有可能帮你做出更好的判断；当只有百分比出现在眼前的时候，问一问是不是绝对数值会丰富它们的含义。另外一个数值省略的欺骗是比较，我们需要问一问，“给出的数值是和......相比较？”
比如说，我毕业接管家里的家具店后，因为营销方法新颖，这个月的销售数量增长了75%，这个数据是跟谁比较的没给出，通过公式（上月销量 - 本月销量） / 上月效率 * 100% 得出增长比率，只看给出的答案是了不起的增长速度，但如果上个月销量是4件，本月是7件，答案一样是75%。
批判性阅读的主要目标在于判定结论的可接受程度或者价值大小，顶着问号去阅读，去倾听。很多事并非只有一种解释，千万不要贸然接受所遇到的第一个解释，要寻找代替的原因，比较两者的可信度。
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