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观点 | 如何跳出信息时代的3大思维陷阱?

时间:2018-11-18 来源:创业黄冈 作者: 【关闭

 薪水降低50%再提高50%,你拿到手的还是原来的工资吗……网上信息纷繁复杂,里面充斥着各种各样的虚假与谬误,它们往往会借助数字、语言和逻辑的思维误区来达到欺骗性目的,让你不知不觉被误导、蒙蔽。


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为此,认知心理学大师丹尼尔·列维汀博士教你一种强大的思维训练工具,快速识别信息时代的3大误区陷阱。让你一眼洞悉各种隐蔽的假数据、错误逻辑和谣言,避免落入它们的圈套,成为朋友圈中的聪明人。

一、信息与谎言

我们在日常生活中会经常接触大量的信息,微信、微博、今日头条等等,在这个信息大爆炸的时代里,往往隐藏着许多谣言和虚假信息,善用以下3点,学会有效分辨它们。

1.不可轻信专家意见

我们获取信息的方式有三种:

自己发现。

内在地吸收。

外在地通过他人而得知。

我们对世界的认知大多数都属于最后一种——在认知世界过程的某个环节,有人告知我们,或者我们自己阅读得知,所以我们所获得的只是二手信息。

在评估权威人士的意见时,我们首先要问谁或什么使他们具有了权威性。

再崇高的权威也一定会出错。

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21世纪初,美国政府就曾误认为伊拉克存在大规模杀伤性武器。

相比而言,在政治方面担心更小的领域,科学家们曾经都认为人类的染色体数量为24对,而不是23对。

因此,参考社会公认权威的说法并不是评估某种表述的最后一个步骤,反而只是一个良好的开始。

专家们的谈话方式有两种,而知道如何分辨它们,对你来说非常重要。

在第一种谈话方式中,他们回顾事实和证据,将其综合之后形成一种基于证据的结论。

在这个过程当中,他们向你说明什么是证据,为什么它们具有相关性,以及这些证据怎样能够帮助他们得出结论。

科学理应遵循这种方式,法庭审判也应当采用这种方式,而且最佳的商业决策、医疗诊断和军事战略的制定都应当采取这种方式。

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专家们的第二种谈话方式是只和他人分享观点。

专家也是人,就像我们一样,他们往往也会喜好谎言,也会沉溺于自我反省过程中飘忽、松散的思绪,也会喜欢假想和未经检验的想法。

这些都没有什么问题,一些好的、可测试的想法正是来自这种联想思维,但是,却不应该把它与逻辑实证论点相混淆。

权威专家和科学家为大众编写的书籍和撰写的文章经常包含这种狂放不羁、天马行空的臆测,而我们之所以能够欣然接受,是因为作者的专业知识和修辞才能给我们留下了深刻的印象。

很多从事发明创造工作的人都曾被专家告知“这绝对行不通”。

这方面最知名的例子是发明了飞机的怀特兄弟和他们当时的伙伴。

怀特兄弟高中辍学,从未接受过任何航空飞行和物理学方面的正式培训。

很多有正式培训背景的专家曾经公开宣布,比空气重的飞行机器绝对不可能实现。怀特兄弟自学成才。

当他们制造出实用的、比空气重的飞机时,他们的坚毅品格已经使自己变成了实际上的专家,并且证明了其他专家的观念不正确。

2. 被低估的可替代解释

当你评估一种表述或论点时,要问问自己是否有另外一个原因——而不是对方已经给出的那个原因——可以对所汇报事实或观察做出解释。

可替代解释总会存在,我们的工作就是针对已经给出的一个或多个原因做出权衡和考量,以便确定做结论的人是否已经得到最明显或可能性最大的结论。

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例如,如果你走过大厅时遇见了几个朋友,而他们并没有对你的招呼做出回应,你也许会得出结论说他们对你有意见。

但是,可替代解释可以是:

他们当时并没有看见你。

他们在赶时间参加会议。

他们正在全神贯注于某事。

他们正在参加一项心理测试。

他们参加了沉默一小时誓言活动。

可替代解释不仅大量地出现在伪科学和伪知识中,它们也常常会出现在真正的科学领域。

欧洲核子研究组织的物理学研究者对外报告称,他们发现中微子的运动速度比光速更快。

这个发现若得到证实,将颠覆存在了一个世纪的爱因斯坦理论。

然而最终证明,该发现不过是实验室里的直线加速器出现了电缆松动而造成的结果。

这个例子突显出了一点:

在极度复杂的实验中,与那些将彻底颠覆我们对宇宙性质的理解的事物相比,方法论上的缺陷几乎总会成为更有可能的解释。
 
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3.似是而非的反知识

英国记者达米安·汤普森创造了“反知识”一词,用来指那些经过包装之后表面看似事实的错误信息。

目前,一些睿智的人已经开始相信反知识的存在了。

科学、时事新闻、明星八卦和伪科学中都有这方面的例子。

反知识包括了缺少支撑性证据的表述和那些虽有证据但却与其相矛盾的表述。

我们以这个伪历史学表述为例:大屠杀、人类登月,以及美国 2011年 9 月 11 日的恐怖袭击事件都不曾发生,它们只不过是巨大阴谋的一部分而已。

帮助反知识传播的一部分推动力正是这样的诡计,即想象“如果它是真的呢?”

此处再一次体现了人类不仅是一个爱编故事的物种,而且也酷爱好故事。

在我们已知的必定真实的事情(比如光合作用和地球围绕太阳转动)和那些有可能真实的事情(比如“9·11”恐怖袭击事件是劫机事件的结果而并非美国政府的阴谋)这二者之间,科学家和其他理性思考者都会加以区分。

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一种解释或理论所具有的些许漏洞并不会破坏其本身的可信度。

一种已经确立的理论具有成千上万的支撑性证据,少量未做解释的异常现象并不会破坏或减少它的可信度。

但这些异常现象一般都占据所有阴谋思维的核心位置,比如大屠杀修正主义、反进化论主义,以及“9·11”恐怖袭击事件阴谋论。

虚假理论和真正理论之间的差别在于概率。

当某种事物与真实知识相反并且具有一定的社交传播性时,汤普森就把这种事物称为反知识。

二、逻辑谬误

人的大脑好比是一部巨大的模式探测器,它力求从往往看似随机的布局中提取秩序和结构。

我们之所以可以看见夜空中的猎户星座,并不是因为这些星星就是以那种形式组织在一起的,而是因为我们的大脑能够把某种模式投射到散乱无序的事物当中。

正因为如此,在我们思考一些事物时,很容易加入过多的主观情感,从而导致逻辑谬误。

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1.编造概率

当你站在法国卢浮宫《蒙娜丽莎》画像前面时,听见一个熟悉的声音,抬头一看原来是你久未谋面的大学舍友贾斯汀。

“真是不敢相信啊!”贾斯汀说道。

“是啊!”你说,“我们在巴黎,在《蒙娜丽莎》画像前偶遇,这样的事情发生的概率会是多少啊!一定是几千万分之一吧!”

是的,你在《蒙娜丽莎》画像前与贾斯汀偶遇的概率很有可能就是几千万分之一(要准确计算其概率比较困难,然而,所有计算结果都会清晰地表明,这种事情发生的概率微乎其微)。

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但是,这种编造概率的做法却靠不住。

我们可以退一步来思考。假如你与贾斯汀偶遇的地点并不是在《蒙娜丽莎》画像前,而是在雕像《米洛的维纳斯》前,或在卫生间里,甚或当你走进大门口的时候,情况又如何呢?

再假如你在自己住宿的酒店、咖啡馆或者在埃菲尔铁塔遇到贾斯汀,情况又怎样呢?

你同样也会感到非常惊讶。

鉴于此,忘掉贾斯汀吧— 如果在巴黎度假期间,在任何地方偶遇自己认识的任何一个人,你也一样会感到惊喜,那么,为什么这种偶遇仅限于巴黎度假期间呢?

它也可以发生在去马德里的商业旅行途中,或在克利夫兰转机时,又或在图森的一个温泉浴场。

让我们用这种方式来重新表述以上事件的概率:在你的成年生活中,你会在自己意料之外的地方与你认识的某个人相遇。

很明显,发生这种事情非常不错,但这并没有太多的实际意义。

即使把包括美国“9·11”恐怖袭击事件所造成的飞机事故全部计算在内,乘坐飞机旅行也仍然(而且将继续)是目前最安全的交通方式,铁路交通的安全性紧随其后。

以说,乘坐商业飞机或火车出行的死亡概率几乎为零。

尽管如此,“9·11”事件之后,很多美国人在外出旅行时都避免乘坐飞机,而代之以高速公路上的汽车旅行。

因此,在该袭击事件发生后几个月内,美国死于汽车事故的人数急剧飙升。

那时,人们在选择交通工具出行时,只顺从自己的感性直觉,而并不按照理性分析,因而他们无法弄清楚自己所承担的风险其实增加了。

2.信念固执

人类认知方面的一个奇怪特点在于:

我们一旦形成了某种信念或者接受了某种说法,那么即使面临反面的压倒性证据和科学证明,也很难将其抛弃。

有一项研究报告称,我们在饮食中应当吃脂肪含量低、碳水化合物含量高的食物,所以我们就照做了。

而当新研究推翻了之前的研究发现时——以非常令人信服的方式——我们仍然不太情愿去改变自己的饮食习惯。

为什么呢?

因为在得到新信息时,我们倾向于在内心建立谎言以帮助我们同化新知识。

“因为吃脂肪含量高的食物就会发胖,”我们暗自思忖,“所以坚持低脂肪饮食确实很有意义。”
 
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我们通过阅读得知,有一个人犯下了严重的过失杀人罪。

我们在报纸上看到了那个人的照片, 并且认为自己可以确认,他那双锐利的眼睛和冷酷无情的下巴正是冷血的杀人犯所应该具有的。

我们使自己确信他“看上去就像一个杀手”。

他的眉毛呈弯弯的拱形,嘴部肌肉非常松弛,看上去似乎毫无悔过之意。

后来,当他以无罪证据获释时,我们都不能完全把这样的一种感觉挥之而去:即便他这次没有杀人,他过去一定杀过人。

否则,他的样子就不会如此有负罪感。

3.在此之后,即以此为因

这种逻辑谬误产生于这样的认知,即认为由于Y发生在X之后,所以X导致了Y的发生。

人们一般都会在早晨上班之前刷牙,但刷牙并不是人们上班的原因。

在这个例子中,刷牙和上班的关系甚至可能正好相反。

4.与此同时,即以此为因

这种逻辑谬误产生于这样的认知,即认为由于两件事同时发生了,所以其中一件事必定是另一件事发生的原因。

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三、数据的欺骗性

由于数据本身是数字,所以对于我们而言,它们似乎代表了冷冰冰的、铁一般的事实。

然而,数字并非事实,它们仅仅是对事实的一种诠释,而且这种诠释还会因人而异,就算我们平常最熟悉的平均数,也会有各种误导我们的情况出现。

计算平均数的方法有三种,分别是算术平均数、中位数和众数。

把全部观测或报告数值相加,再除以相应数字的个数,即可得到算术平均数。

中位数指的是位于一组数字中间的那个数字:整组数字中有一半数字大于该数字,而另一半数字则比它小。

而众数则是指一组数据中出现次数最多的数值。

利用各种平均数来操控数据,从而实现个人的某种目的,其方法有很多种。 

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假设:你和两位朋友一起创办了一家公司,有 5 名员工。

时值岁末,你准备向全体员工通报公司的财务状况。

假设 4 名员工(均为程序员),每人的年薪为 70000 美元,另外 1 名员工(接待人员 / 办公室经理)的年薪为 50000 美元。

那么,公司所有员工全年工资的算术平均数为66000 美元[(4×70000+1×50000)/5]。

你和其他两名合伙人,每人的年薪按照 100000 美元计算。

据此,可计算出公司的年度工资成本为:

4×70000+1×50000+3×100000=630000 美元。

再假设公司该年度的利润为 210000 美元,你把这部分钱作为奖金与其他合伙人平均分配。

那么,公司三位创始人每人每年可得到170000美元(100000+70000)。

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如何针对这些情况写年度财务报告呢?你可以这样汇报:

员工平均薪水:66000 美元

公司创始人平均薪水 + 平均所得奖金:170000 美元

虽然这样的财务报告很真实,但极有可能除了你和你的母亲之外,其他人都不会感到满意。

如果员工风闻此事,他们可能会觉得公司亏欠自己,而潜在的投资方则会认为公司创始人得到的回报过多。

因此,你还可以这样汇报:

员工平均薪水:66000 美元

公司创始人平均薪水:100000 美元

利润:210000美元

这样的报告会让潜在的投资方更满意。

对于你已经把利润在创始人之间进行分配一事,大可略去不提。

在向员工做通报时,你也可以省略最后一项有关公司利润的内容。

4 名程序员都会觉得公司看重他们的价值,因为他们的年薪高于员工平均薪水水平。

那位负责接待事宜的办公室经理则不会心满意足,毫无疑问,她知道程序员的薪水肯定比自己高。

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现在我们再假设:你认为公司人手紧缺,想要招聘新员工。你想就此说服那两位对批判性思考知之甚少的合伙人。

就像很多公司的做法一样,你可以把 210000 美元的利润在5名员工之间进行分配,从而做出关于“员工人均年度创造的利润”的年度财务报告:

员工平均薪水:66000 美元

公司创始人平均薪水:100000 美元

员工人均年度创造的利润:42000 美元

此时,你便可以宣称,公司支付给员工薪水的64%(42000/66000)最终都会以利润的形式收回。

这意味着,在收回全部年度利润后,公司真正用于支付员工薪水的部分只有全部员工年度总工资的36%。

当然,这些数字并不能说明增加员工人数可以提高公司的利润额。公司的利润额也有可能与员工人数毫不相干。

但是,对于不会进行批判性思考的人来说,这个年度财务报告足以作为你提议增加员工人数的理由。

它们在迷惑我们时所经常采用的一种方法是:

把从完全不同的总体中抽取的样本综合在一起。

另外,还有一点也需要小心对待并铭记于心:

平均数并不能说明整组数字的范围。