如何寻找事实的真相，在公说公有理、婆说婆有理的情况下？

Meng Mary 2024-11-16 00:34:05

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想要知道真相你可以收集客观证据，同时也需要有一个判断对错的标准。你可以到现场寻找线索，然后在脑中思考这些线索的关联和矛盾，真相的模型，最后将线索填入模型，得出结论的思考过程。 5个寻找真相方法1. 因果关联一件事情，当我们看待一个事件或者数据时，a和b同时发生，未必代表a和b有因果关系，他们可能只是有相关性而已。因果关联就是在脑中建立一个报警器，当看到两个高度相关的事件或者数据时，敏锐的识别出他们究竟是因果关系还是仅仅只有相关性，以防止我们被表面现象或者所谓专家举出的别有用心的数据所迷惑。2. 第三因素我们知道了ab相关并不代表因果，那么尝试进一步思考，ab究竟为何会呈现如此高的相关性呢？背后的原因是什么？答案是第三因素。也就是说ab之间存在一个隐藏的关系c，其实是ab和c发生因果关系。例如，当我们发现一个地区燕尾服的销量越高，该地区的出生率越低。为了达到农民不要生太多孩子的目的，我们是否要求农民都穿着燕尾服去种地呢？显然不是的。假设燕尾服的销量是a，出生率是b，那么一定存在一个经济发达指数c。当经济越发达，高级宴会等需要燕尾服的场合会相应增加，同时经济发达也造就了更多的丁克族，从而降低了出生率。所以我们可以说c导致了a，也导致了b。所以c才是和ab发生因果关系的幕后黑手。 3. 假设换位思考我们在思考的时候可以借鉴科学研究中常用的“控制实验法”。用最简单的语言解释“控制实验法”就是：确保其他因素不变，找到发生影响的根源。心理学家harlow做过一个非常有趣的实验。（例子来自于）他想回答一个困扰大众多年的问题，人们的恋母情节究竟是什么因素造成的，是因为母亲的哪方面特质是孩子迷恋母亲？当时流行的假设是因为母亲提供了食物（乳汁），其他可能的相关因素有体温（母亲抱着孩子），舒适的触感（孩子抚摸母亲）等。 harlow 用猴子做了实验，小猴将接触2个假的不同的母猴，经过一段时间后，看小猴更喜欢哪个母猴。实验中，他每次都保证其他变量不变，而只改变他要测试的变量，例如母猴子都不提供食物，体温都一样，但是只有触感不同。这样他就控制了第三方变量。 harlow发现，一段时间后，相比起硬邦邦的电线制作的母猴子，小猴子明显偏爱触感更佳的绒线做的母猴子。然后harlow再加入其他变量，例如温暖的电线猴子和冰冷的绒线猴子；能提供乳汁的电线猴子和不能提供乳汁的绒线猴子。他发现小猴子依然偏爱绒线猴子。所以他得出了恋母情结是来自婴儿时期抚摸的触感这个结论。实验通过保证其他变量不变，而只改变要测试的量，来达到发现第三方变量的目的。同样，当我们在思考的时候，当其他的条件不变，如果这个情况变了，那么事情会受到什么影响。那么我们就能辨别什么是事情的驱动因素。更重要的，一旦这个驱动因素发生了变化，我们就能最快预见到未来会发生什么。 4. 交互影响但是，再一次，现实生活要比拿猴子做实验复杂的多。例如，女人为什么会爱上某个男人？显然答案就不是一个简单的“金钱”，“外貌”，“性格”，“幽默”能够完全解释的了。这是一个多种因素结合的结果。这类由多种因素相互作用共同作用于结果的影响就叫做交互影响。这个结论非常简单，但是放眼世界，我们能发现无数忽视交互影响的人。看一下财经博客就会发现，无数自封的经济学家或者投资专家依然在仅通过通货膨胀，某项技术性指标，央行的某项措施甚至罗斯柴尔德家族的动向等单一数据/信息解释股市的走向。当看到一个数据/信息的时候，将该数据/信息放入过滤器过滤，判断是属于单一因素起决定作用，还是众多因素相互影响共同作用。如果是交互影响，又有哪些因素共同作用，哪些作用大？哪些作用久？哪些又对其他因素产生影响？作为数据侦探，如果没有嵌入交互影响的思考模型，就会夸大片面数据/信息的影响，而得出错误的结论，变成屡犯错误的“毛利小五郎”。 5. 安慰剂效应安慰剂效应的概念非常普及，也很便于理解。最经典的关于安慰剂的案例是，把相同病症的病患随机分成两组，一组吃最新研制的特效药，另一组吃无疗效的镇定剂；一段时间后，吃特效药和吃镇定剂的病患都认为自己的病症减轻了。既然如此简单，那么为什么我们还需要建立一个关于安慰剂效益的模型呢？因为以上这个普及版的安慰剂概念是错误的。为什么说是错误的呢？以上这个案例的内容结合“安慰剂”三个字会让人产生一种误解：病症的减轻是因为镇定剂带来的心理暗示（安慰）作用，所以由这种心理暗示（安慰）作用带来的以为自己好转的现象叫做安慰剂效应。而事实上，安慰剂效应指的是，“错误地认为自己所采取的行动对结果产生了积极的作用，而最有代表性的例子就是服用安慰剂案例。” 在该案例中，让我们举一反三。人体本来就具有一定程度自我修复的功能，所以服用镇定剂一组确实可能好转，而并不是心理安慰的作用。同样，服用特效药一组的好转也可能是因为自我修复能力，而特效药可能根本是无效，是研发失败的。安慰剂效应模型可以帮助我们质疑看似无懈可击的错误逻辑，发现隐藏的真相。正确的理解了安慰剂效应模型，我们就能看看它对我们是多么有效了。 20210311

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