科学思维训练中你可能遇到过的“坑”?

昨天听专栏《卓老板聊科技》的作者卓老板在【得到】直播时说到:在掌握科学思维后,你对那些“离开具体场景,谈论或评价一个人”、“抛弃假设、前提、范围,讨论一个事情、结论”这些问题不会感兴趣,很多时候人们之所以会陷入一种“哲思”,是因为他们的概念不清晰,例如“人到底有没有选择”?如果价值观不清晰,也就是不知道“什么更重要,什么最重要”,那么在做决定时就很容易迷茫。

一、你可能遇到过的“坑”?

1、统计学概念:相关性。相关性不等于因果性。

在公众号“学习学习再学习”中的一篇文章《张是之:魔鬼藏在细节里 -- 破除知识产权的迷信》(http://t.cn/R6NuviM)作者在从逻辑层面阐述“知识产权”时举了一个例子,“最通俗的例子,我每天睡到天亮,一睁眼,太阳已经升起了。我睁眼和太阳升起是高度相关的,但我们都知道,睁眼和太阳升起没有因果关系。”

另外,之前“罗辑思维”的产品APP【得到】有一段语音介绍说“66%的癌症是因为运气不好?”(http://t.cn/R6NuqZM)文中的理由是:癌症是由突变导致的,又因为66%的驱动突变的发生跟分裂次数高度相关,所以得癌症是运气问题。这里面也犯了“相关性不等于因果性”的逻辑错误,后来四川大学华西医院的三位教授在其公众号中回应了此事,指出了其中错误。(链接)文中也举了一个例子说明这种逻辑错误:

比如,统计表明,儿童消费冰淇淋的数量和儿童游泳溺亡的数量高度相关,那是不是吃冰淇淋就会造成小朋友游泳死亡呢?

实际的原因其实是天越热,吃冰淇淋的小朋友越多,同样因为天热,去游泳的小朋友也越多,相应溺亡的人数也就多了。

这是相关性不代表因果性的一个典型的例子,SO,干细胞分裂次数越多,不能说明癌症发生率就越高啊!

文中也更正了一个错误观念,“驱动突变不等于得癌症”,因为突变分良性的与恶性的,只有恶性的才会致癌,还有,我们在思考问题时很容易陷入“线性思维”,其实一个结果的出现往往有很多因素,每个因素又有各自的因果关系,所以不能就一个因素来判断整个过程的因果关系。例如,文中说到“如果多个驱动突变才能致癌,那么就是前n个突变都是因为细胞分裂产生,只要最后一个关键突变是环境因素造成的,我们也不能说这个癌症是由于运气差,因为最后造成癌变的突变其实是可控的可预防的。”

二、忽略前提、假设、范围,谈论问题。

在公众号“学习学习再学习”的一篇名为《孩子是差生还是天才,难道只能用学校标准判断?》的文章中(http://t.cn/R6NulVn)介绍了激进的反学校运动者卡罗尔 · 布莱克如何有理有据的反驳一段有关学校教育的推文,个人认为这是一个“正面”的例子。

事情是这样的,卡罗尔看到一篇推文后,不服文章的观点于是发文进行反击。

这段激怒了卡罗尔的推文是这么写的:

很少有孩子能够自然而然地学会阅读,大多数孩子都需要接受自然拼学,并且所有孩子都会从中获益.

发布推文的人是《才智过人:让我们变得更聪明的科学》一书的作者。让卡罗尔大动肝火的原因是作者后续补充这个论断是来自科学研究及数据分析。她提出的第一个反对论点是,所谓的科学研究只研究了在学校里的孩子,所以这些所谓的科学研究收集的数据只能说明“孩子在学校里怎么学习”而不是“孩子究竟是怎么学习的”。此处作者是从研究范围的不全面性进行反驳的。

然后,卡罗尔又从另外一个角度进行反击,她选择的角度是“时间维度”:

1)学校存在的时间在人类历史长河中太短暂了,学校本身就是一场大型社会实验。现在已经有很多数据能说明问题。四分之一的美国人不知道地球是围着太阳转的,有一半的美国人不知道抗生素不能治疗病毒,有 45% 的美国高中毕业生不知道宪法第一修正案确立了新闻自由。这些并不是很难知道的事情。但如果假设全面的义务教育是为了有更多见多识广的公民,那么这些数据让我们并没有看到这种假设成立。

2)任何野生动物学家都知道动物园里的动物如果生活环境和它本身的野外生活环境太不匹配,就不会正常成长。但是我们却不了解自己了。我们把孩子与其他年龄的孩子隔离,让他们一天大多数时间都是在室内坐着,让他们通过书本这种不真实的媒介去学习而不是真实世界的活动,根据随心所欲制定的时间表来安排他们的学习而不是跟随孩子自然成长的需要,这些方式已经极大地改变了我们这个物种的行为模式。

如果要研究人类如何学习,研究的环境至关重要。如果数据采集是基于孩子在学校的行为表现,不异于在海洋公园里采集关于虎鲸行为模式的数据。

二、什么是科学思维?

科学思维也即批判性思维,我们常说的思维方法有两大类:一个是归纳法,一个是演绎法。

归纳法简单理解就是,从特殊到一般。演绎,就是从一般性的前提出发,通过推导即「演绎」,得出具体陈述或个别结论的过程。简单理解就是从一般到特殊。

归纳法有个很大的问题,有些时候你很难区分相关性和因果性。比如你做一个回归分析,可能得出一个漂亮的曲线,这是相关性,但因果性有多强,则未必。文章前面列举了很多例子。

最好的分析方式是:在概念、前提、范围清晰的条件下,结合归纳法与演绎法分析问题。

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