第2讲如何问“对”的问题？
问问题是调研的形式，但是我们所得来的问题真实度有几分？
因为，在你和真相之间，永远横着一个难题：你的调研对象很会“撒谎”。
可口可乐1982改变口味的调研结果事例：
我们看他的问题：“可口可乐配方将添加新成分，使口味更柔和，您会喜欢吗？” 他把“新配方，更柔和”这种正面感受直接告诉了消费者。而消费者都是不愿意思考的，当然会顺着他的想法说。这样一来，即使消费者本来没想骗它，结果还是骗了它。
所以，想从消费者那里拿到可靠的一手信息，可不是容易的事儿。
怎么做到得到真实的想法？我们需要修炼一套提问的技术。
要解决这个问题，就得先搞清楚受访者为什么“撒谎”，在我看来，其实无外乎三种情况：
为了维护自我形象，刻意给出假的答案。
误解了你的问题，无意中给出假的答案。
被诱导性问题控制，不自觉给出假的答案。
接下来我们就一个一个来破。
1、为了维护自我形象，刻意给了假的答案。
这种心理非常常见，我们叫它“社会期望偏差”，也就是说，受访者为了满足社会期望，隐瞒了真实想法。
例如：（1）你去餐馆吃饭，老板问你“你对这里的饭菜满意吗？” 你可能说，不错，挺好的。我相信，大部分时候你不是真的满意，只是想让自己显得有礼貌，或者不让老板尴尬。
（2）再比如，“你听过大家都在谈论的传音手机吗？” 不用调研问也知道，这样提问得到的数据一定是失真的。很少有人愿意承认自己对大家都在谈论的事情一无所知，为了维护自己的形象，也会说听过。
（3）尤其再涉及到道德隐私，更是这样，如果你问，“你的孩子有过偷窃行为吗？”几乎没人会说实话。
怎么才能避免社会期望偏差？
很简单，在设计问题时，你要主动去除或者转移敏感信息。
改成“你听说过传音手机吗？”
更好的方式是：请列出你记忆中的所有手机品牌。
再比如儿童偷窃的问题，就可以这么问，“有人认为儿童拿别人的东西是不良行为，也有人认为这是强烈好奇心的表现，您的小孩在一个月内随便拿过别人的东西吗？A.拿过；B.没有拿过”
所以，当你的提问背景比较敏感时，一定记住，主动去除和转移这些干扰信息，保证他在没有负担和顾虑的状态下回答。
2、误解了你的问题，给出了错误答案
给你讲个段子，说一个年轻人看到一个老头和他脚边的一只狗，然后小心翼翼地问：“你的狗咬人么？”老头说：“不咬人。”于是他弯腰拍了拍这条狗，结果被咬了一口。年轻人抱怨说：“你不是说你的狗不咬人么？”老头说：“这不是我的狗。”
举个例子，如果你准备开一家民宿，想知道人们出行住宿习惯，你可能会问，“你旅行时，经常住哪类宾馆？”结果可能有5%的人回答住民宿，需求似乎不大。
试着换一种问法，“你和家人度假时，在旅行目的地，通常住什么宾馆？“结果可能有30%的人选择民宿。显然第二个结果才是你需要的信息。
两种问法差在哪？第一种问法太模糊，不聚焦。“你旅行时，经常住哪类宾馆？”既没有说清旅行的类型：是度假旅行还是商务旅行？也没有说清住宿的动机：是中途临时休息？还是过夜？
问题不聚焦，就会掺杂很多复杂情况，答案的“纯度”就会降低。
怎么避免受访者的误解呢？
最简单的方法就是，用具体描述替代模棱两可。
过于绝对的措辞，也不要用。比如“总是”“所有”“任何” “最好”“最差”……
在调研公司里，比较常见的做法是，先请一位研究员设计问卷，然后请另一位同事去检验，看看是不是所有人对题面都有一样的解读。
3、被诱导性问题误导，不自觉给了假的答案
举个最简单的例子，你去问用户“你喜欢美剧还是韩剧？”结果60%的人说喜欢美剧。
很遗憾，用户又“撒谎”了。原因就是，你提了一个诱导性问题。很多人既不喜欢美剧，也不喜欢韩剧，只能随便选一个。诱导性问题就是用不恰当的方法限制用户的回答，它的表现形式多种多样，而且通常很隐蔽。
比如问：“你幸福吗？”就是一种低配版的诱导性问题。
正确问法应该是，“我们有这样几个结论，你觉得你符合哪一种？非常幸福；比较幸福；一般；不太幸福；很不幸福。”更好的问法是，“如果‘非常幸福’是10分，‘很不幸福’是1分，你给自己打几分？”
律师喜欢问诱导性问题，比如：今后你还会打孩子吗？会或不会都默认有打过孩子的经历。
另一类人，就是希望获得更多拥护和支持的人。他问了大家一个问题，“你对新的财务系统怎么看？ ”结果汇总出了一个压倒性意见：财务系统确实有问题。
所以，如果你是一名管理者，当你面对的是一个汇总了多数人意见的结果时，你第一个要关注的不是结论本身，而是当初收集意见的时候，他们问了什么样的问题。
所以，怎么避免诱导性提问呢？
我给你总结了三条：
给出完备的选项，如果不能穷尽，就在选项中加个“其他”，或给出合理的选择区间；
不预设立场；
不过分夸大问题的某一个方面。
对于调研来说，一个问题的质量甚至能决定一个项目的质量。不管是做问卷，还是做访谈。一旦问题没问对，再精细的抽样、再前沿的数据分析，也是徒劳。
好，这一讲我们知道了，“提出对的问题”是收集有效信息的关键。
怎么把这些数据转化成决策者能看懂的信息，甚至是给出决策方向呢？这需要我们做好另外一件事儿——“提出好的假设”。
下一讲，我们就说说，如何提出一个好的假设。
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