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COMP-1】序:复杂问题的分析训练

COMP-1】序:复杂问题的分析训练

作者: 芜穀杂粱 | 来源:发表于2019-10-21 10:54 被阅读0次

    这是一个杂乱而艰涩的系列。

    我最近在完成写作课的作业。作业是一个系列写作,自己找一个话题,做一点小研究。我觉得这个模式还不错:

    1 做点初步调查,提出问题

    2 针对问题写出一个“投标书”,来解释和阐述本话题的意义和重要性,进一步拓展问题。并且列出简要的研究大纲

    3 继续整理资料,写文献综述,整合当前已有的信息和资源来尝试自己解决问题

    4 采访一些权威人士,接触第一手的资料,弥补使用二手信息得出结论的偏差。写一篇采访报告,阐述问题的进展。

    5 写一篇说服性议论文,阐述自己的观点,给出问题可能的解决方案。最终将问题落实在一定程度,成为自己认可的、以后可以继续前进的基准答案。

    这其中调查教授可能不是每次都能做到,但是其他的写作方式还是值得借鉴的。

    于是我想用相对系统的流程,试着自己学习和探索,从自己相对熟悉却又不足够了解的话题开始,锻炼自己的批判性思维和处理复杂问题的能力。

    所谓复杂问题,其实没有一个明确的定义。目前我能想到的特点就是答案不是显而易见的,没有严格的定论。无论是由于存在研究手段的限制、当前学科认识的局限,还是涉及到重要利益团体的干预,部分偏执观点的广泛流传,总之这样一类问题总会存在大量的争议,不同的人有不同的见解;并且最重要的,做出不同的选择对人们有重要的影响。

    举一些我熟悉的并且有能力探索的例子:“有机食品及其背后的有机农业的价值”,“无麸质食品有什么意义?”,“什么样的饮食习惯是健康的饮食?”,“应对全球变暖的重要措施究竟是什么?”,“多年生的树是永生不死的吗(?)”,“植物到底需不需要有机碳肥?”......

    在这个系列过程中,我想学习和强化的是一种可重复的、标准化的、流程化的、普适的方法。利用此套流程,之后在发现遇见同样的问题时,能主动地鉴别。我目前想到的一些必须的基本能力有:

    1 可靠信息的搜寻与鉴别

        a 什么信息来源是可靠的?

        b 如何确定信息的可靠性?

    2 数据的意义和解读

        a 什么样的数据是有意义的?

        b 数据有怎样的解读方式?

        c 显然统计学的知识是需要重新学习了(?)

    3 复杂系统/过程的分析工具有哪些?

        a 比如本次查有机农业相关的文章,提到的两个我以前听说过但是没有深入学习的研究方法:meta-analysis (荟萃分析)和LCA(生命周期分析)

    4 鉴别论证方式

        a 什么样的论证方式是可信的?

        b 如何避免误导和偏见?

        c 怎样区分观点和事实?

        d 如何看待暂未有定论的解释?

        e 怎样发现文章的逻辑漏洞?

    嗯。大概先这么多吧。

    当然解决问题所需要的理论知识是要额外学习的,我目前收集了(一摞)书,也算是这个系列的参考资料吧。读一些平时没有接触的书总是有趣的。

    目前第一本想读的书可能是:

    Critical Thinking, Brooke Noel Moore & Richard Parker. 也许对应解决1、4类问题。

    其他可能同步阅读的书(不存在的,没有时间的):

    Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems

    (PS1. 才不会说这是写作业写不动了来摸鱼写的 PS2. 希望不是断更作)

    2019年10月20日

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