《学会提问》核心内容:在这个信息超载的时代,怎样学会过滤各种信息,用迷信变成正性,就需要批判性的思维。
如果别人一说什么你就相信了就是迷信,不经过思考和验证,与迷信相对的是正信,也就是不要不信也不要全信,不信就是把自己封闭起来,屏蔽各种信息在自己的认知之外,要通过质疑去验证,然后相信那么你就从迷信变成了正信。
这本书作者告诉了我们,无论遇到任何事情要具备批判性的思维,要学会透过现象看到本质,要学会思考以下的几点:
(1)要思考在标准和定义上存在着哪些谬误并且还散播了。
(2)要思考两者之间还有其他可能发生的原因吗?
(3)越详实的数据和信息,越要思考比例或者其他的问题。
举例:1小王被人看见有人骂他了,他没有还口,其他人会觉得他胆小怕事,不像个男人。这句话存在着标准和定义的谬误,把胆小怕事直接与不像个男人关联并且散播了,这是对人标准的偏见,无形中给人贴了标签,二者之间肯定还有其他的原因。
举例2:有人经过10年的跟踪调查数据报道,爱喝红酒的人比不爱喝红酒的人长寿。要反思虽然有数据,还有没有不为人知的或者理解的事情。也许爱喝红酒的人可能本来就注意养生,很自律,饮食习惯很好,少食油腻的,心态好,豁达,开朗,爱运动,这些都是与长寿有关联的。喝红酒并不是长寿的直接原因只是一种关联。
所以我们要注意以下2点:
1学会透过表象看到价值观。
2学会透过表象看到描述性假设。
举例1:有一对小夫妻为了一件小事情大吵一架,把在场的孩子都吓哭了,这时候夫妻两个还需要再争吵对与错吗?肯定是应该坐下来商量一下孩子的安全感更重要的问题还是吵架更重要,这就是这件事情背后的价值观。
举例2:一位朋友去买车。你给他推荐了一款车型从安全性,智能性操控,还有很多数据,告诉他这款车是他最好的选择。
这以上是有一段描述性假设就是默认了他的品质会一如既往的好。你描述的过去的是真实的数据,然后建议别人买这款车依然会延续过去的优良品质,如果这款车的假设不成立。也就是告诉我们这辆车的质量不如以前好,甚至越来越差经常出现在路上抛锚。那么列举再多的数据都是空的,存在着描述性的假设,也就是不确定因素。
所以我们要透过表象看到价值观,在他人描述的时候,背后要有一个假设。
我们无论接收到任何的信息,要带着觉知去接受,而不是被覆盖,带着觉知力去接受信息,用批判性的思维学会质疑,拥有更多的包容性,遇到信息也不要不信,也不要全信,完全不信会封闭自己,屏蔽认知以外的事情,产生偏执。
要了解这个世界的不确定性,多一份洞察力和先知先觉。
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