别瞎听瞎信——读《学会提问》有感(一)
我们生活在信息时代，每天通过手机、电脑主动或强行接收大量信息。好消息是，你有更多的渠道获得有利的信息，而且更方便。比如想学一门技术，以前可能需要到处找师傅，现在可以在网上搜经验贴，开始自学。不好的是信息量太大。如果不懂得判断和筛选，就很容易成为被信息吃掉的盲人。
正是因为我们接触的信息多了，我们才要学会如何判断:这种观点正确吗？为什么？作者的目的是什么？我们身边有太多的人给我们灌输各种各样的观念。广告商想让我们相信他们的产品是最好的，老板想让我们相信这家公司有大蛋糕吃，亲戚想让我们相信某人生最幸福。世界上的声音太多了。只有能判断清楚，才能成为能独立思考，有批判性思维的人。
学会提问是实现这一目标的地图。如题，本书由一系列问题组成，包括:
按照逻辑关系，我把这些关键问题重新排了一下，画了一个结构图。
当我们遇到一个有争议的话题或者和自己生活相关的话题时，我们会接受不同的观点和理由。我们不妨把每个人或每个派别的观点想象成一座冰山，浮在水面上的是理由(包括证据)和论据，这是我们能看到的表层结构。
但除了表面结构，水面下还隐藏着一些冰山，包括假设、推理、模棱两可的话语，这些也是你是否接受对方观点的关键。在对整个冰山进行了水面上和水面下的检查之后，有两个主要的层面要经过:哪些重要的信息被遗漏了(其实这里的一些内容和前面的是重复的，所以认为是仔细的检查)和可以得出哪些合理的结论(如果证据和理由得到了验证，那就想想是否可以推导出其他的结论)
所以，在看清冰山的全貌，经历了两关之后，你的最终判断才更靠谱。
接下来就按照这个逻辑框架进行细分。
不管对方说了多少，理由是否充分，他的最终目的都是让你接受他的论点。
结语可分为描述性话题(家庭暴力最常见的原因是什么？)和规定性话题(学校是否应该提供性教育？)，通常出现在开头和结尾，伴随着因此、指示等关键词。有时候，和我们交流的人不会直接说出自己的结论。在这种情况下，你得靠推理来得出结论。比如你觉得理发店怎么样？他说服务态度很好，发型也接近他想要的。虽然对方没有明说，但是你可以得出“这家理发店不错，我推荐”的结论。
我自己做过一些练习，感觉结论比较好找，就不赘述了。需要记住的是，这是判断的第一步！！你必须先找到结论，然后才能判断。
做个小练习:能找到题目和结论吗？
还是那句话，先看再判断。
所以，当对方毫无理由的扔给你一堆论据的时候，你有权利拒绝接受，因为你无法判断。这样的人要么是混淆视听的人，要么是缺乏批判性思维的人，他们自己也无法证明自己的观点。
总的来说，除了论点，其余都是支持论点的理由。他们可靠不可靠就是另一回事了。但是为了一目了然，可以把说明圈起来，给不同的原因编号，并加下划线，如下图。
红色的是题目和论点，蓝色的是理由。它们标有序列号有两个原因。
如上所述，证据是一个非常重要的原因类别，包括:
接下来，分析每一个的有效性。
直觉:有时候直觉其实取决于一些其他类型的证据，比如大量相关的个人经历和阅读经历。但作为旁观者，我们不能根据这样的直觉去判断。所以这种证据一般是直接忽略的。
个人经历:单一的个人经历，甚至是个人经历的总和，根本不足以构成一个有代表性的经历样本。个人经历常常让我们犯下一概而论的错误。所以下次你听到“以我的经验……”，你一定要小心了。
典型案例:对一个或多个人或事件的引人入胜的描述，以证实一个结论，通常基于观察或采访。比如，支持禁止开车打手机的一个论点是，有些令人心碎的故事，都是因为司机开车打电话引发车祸，导致很多年轻人死亡。我们经常用生活中的典型案例，因为它往往很有说服力，所以具体、生动、感人。但正是因为生动具体的案例吸引了我们的情感，我们才更应该小心翼翼，而不是纠结于它们作为证据的价值，去寻找其他更相关的研究证据。下次遇到典型案例，不妨问问，这个例子有代表性吗？有相反的有力例子吗？这个例子的提及方式是否存在偏见？
当事人证言:在大多数情况下，我们不需要太在意当事人的这种证言，直到我们发现其背后更多的相关专业知识、利益、价值观和偏见。《十二怒汉》中当事人的证词给我留下了深刻的印象。男孩被指控杀害父亲，楼下的老人和对面的中年妇女分别提供了证词。起初，几乎所有人都相信证词，但只有一个人怀疑。随着剧情的进一步发展，最终发现两人的证词都有漏洞。他们都是因为自私撒了谎，那个男孩很可能是受了委屈。
但是，在当事人的证言中有一种特别有说服力，那就是专家意见。专家因为专业背景，更容易接触到我们接触不到的信息，更容易做出客观公正的判断，所以很多人一开口就会相信。但是你应该记住专家经常会犯错误。我们应该继续问:
如果遇到专家引用专家的观点，而你又很难确定原论断的出处和可信度，那就要加倍警惕了。
个人观察:最可信的报道往往是基于最近的观察，是几个人在最佳环境下同时进行的观察。他们对所观察到的事件没有明显的、强烈的预期，同时也没有偏见。比如你在全神贯注的看电影，旁边两个人发生了冲突，你回忆谁对谁错的时候，可能无法客观的说出来。
研究报告:观察数据通常由训练有素的研究人员系统收集。科学研究，如果进行得令人满意，就是我们最好的证据来源，因为科学研究强调可验证性、可控性和准确性。那么如何评价科研是否理想呢？有以下线索:
类比:具有某些熟悉特征的事物用来帮助解释具有相似特征的事物。评价一个类比的好坏，你需要判断被比较的两个事物是否有相关的相似性但缺乏相关的差异性。比如下面这个例子，在这个问题上拿狗和女儿比显然是不合适的，因为女儿也是人，有认知能力，能明辨是非。
综上所述，在所有的理由中，直觉和个人经验一般是不靠谱的，其他类型的理由经过仔细求证才是靠谱的，研究报告是最有效的。
统计数据是用数字表示的证据。这样的证据可能看起来很动人，因为数字让证据变得非常科学和准确。但是统计数据经常会说谎。
我们可以通过以下方法检验数据:
1.尝试找到关于这些数据是如何收集的足够信息。来历不明的统计数据最常见的用途之一就是用大量的数字来打动或打动别人，而这些数字的准确性往往令人怀疑。
2.看到平均数，一定要记得问:是平均数、中位数还是众数？你选择的不同平均值会有什么影响吗？
比如有段时间平均工资8000多，网友吐槽他们后腿低了。这样的平均工资应该是平均的，但在中国，贫富差距严重，平均远大于中位数，并不能代表普通人的收入水平。
3.了解满量程，即最小值和最大值的差距。知道全范围和数值分布的一个普遍好处是，它会提醒你，大多数人或事并不完全符合平均值，与平均值相差很大的结果也在意料之中。
例如，医生告诉20岁的癌症患者，患有相同癌症的患者的中位存活时间是十个月。但是我们不知道总值和数值分布。可能有的人甚至很多人活的远远不止十个月，甚至活到80多岁！了解这些数据可能会改变癌症患者对未来的看法。
4.检查数据是否能得出结论。你可以问自己，“什么样的统计数据会有助于证明他的结论是证据？”或者“我们能从这些数据中得出什么适当的结论？”让我们看看下面的例子。从数据到推断有问题吗？
5.有没有遗漏的数据？问问你自己，“绝对值和百分比都提供了吗？”，“这是...比较了？”
6.不同的表情更有感动的效果。比如一个显示喜欢的食物的条形图，同样的数据给人完全不同的感觉。
到目前为止，我们已经检查了冰山的所有水上部分。简单总结就是找论据和理由，从理由中选出真正靠谱的。理由不对，再严谨的推论，结论也是错的。
接下来的部分是冰山下的部分和两个层次。