批判性思维为什么重要?

2022 年 6 月 14 日 学术头条



每天,我们都会接触大量的信息,选择相信其中一些,并以此为依据,决定自己的行为。批判性思维可以为信念(相信什么)和行动(应当做什么)提供指导,直白的说,就是选择相信什么和决定应该做什么的能力。因为大大小小的信念和行动塑造了我们和我们的人生轨迹,所以训练批判性思维就显得尤为重要。否则我们就会被谗言蒙蔽、被流言摆布、被危言恐吓、被谣言利用、被谎言戏弄,更可悲的是,成为寄主,散播这些假或坏的东西。


撰文  | 李庆超 (山东师范大学)



批判性思维很重要

“批判性思维”(Critical thinking) 概念表述有很多种,这里我们引用Robert H. Ennis的表述:批判性思维是积极和熟练地,将从观察、经历、反思、推理或交流中收集或产生的信息,进行概念化、加以应用、分析、综合、并评价的智力训练过程。作为一项国际教育界公认的创造知识和合理决策所必需的技能,它同阅读、写作一样是公民应该具备的基本能力之一。批判性思维技能是一种多领域所要求必备的通用思维技能,可以提高人的语言和表达能力、促进创造力、利于自我反思。更进一步,良好的批判性思维是科学和民主的基础

图:2016年世界经济论坛发布的报告将批判性思维列为第二重要的就业技能,第一位是处理复杂问题的能力,第三位是创造力。


批判性思维过程就是对思考过程的思考。这种能力或习惯是需要经过训练才能获得的。“真的吗?我感觉我就有”。如果你觉得生活很平静,每个人都是理性的,那你可以去看看社会新闻。每一个荒谬事件的当事人,都有一套“严密”的自有逻辑,而Ta的逻辑和箩筐一样充满了孔洞,甚至在外人看来,直接“裸奔”,没有任何逻辑可言。

“荒谬”一词给人一种稀少和罕见的错觉,其实理智才真正弥足珍贵。我们做出的绝大多数决定,可能仅仅依赖于本能和习惯,为好恶和经验所驱使,再佐以贫瘠的证据。



因果关系

因果关系(Causation)是一个事件(因)致使另一个事件(果)发生的作用关系 。深刻认识因果关系,可以帮助人们理解世界的运行规律,以便创造好的结果所需的条件,使事情朝向有利于人们的方向进展;铲除导致坏的结果发生的因素,避免事情向不利的方向发展。因此,因果关系是人们所倾向建立并以此为依据行事的理论。

尽管现实中,普遍存在一因多果、一果多因、远因近果、古因今果等复杂情况,人们更倾向于认识直接的、占主导地位的、可供人们改造的因果关系——一切纷扰似乎都根源于生命的物竞天择,那又怎样,不能学灭霸。


在此之后!

在认识因果关系的时候,最常用、最直观的观察标准,就是原因和结果有一个先后或同时发生的关系。但在这里要强调:两个事件存在因果关系,则其存在先后或同时发生的时间关系;但是先后或同时发生的时间关系并不代表其一定存在因果关系。我们以吸烟与肺癌之间的关系认识过程为例理解一下因果关系的研究过程。

肺癌是目前发病率和死亡率均名列前茅的癌症类型,2020年,全球罹患肺癌的患者有220万人,当年死亡肺癌患者180万人[1]。事实上,肺癌曾经是一种罕见的疾病,1878 年德累斯顿大学病理学研究所进行的尸检中,肺癌只占恶性肿瘤的1%左右。然而接下来的数十年里,肺癌占比上升到 14% 以上。科隆医院的弗朗茨·穆勒 (Franz Müller) 敏锐的注意到,大部分癌症患者都有吸烟的习惯,他统计了人均香烟消费量及肺癌发病率的变化情况,还比较了 86 例肺癌病例和相似数量的无癌症对照组,表明吸烟的人患肺癌的可能性要大得多。穆勒的这项研究发表于1939 年,确定了烟草烟雾与肺癌之间的相关性[2]

图:美国1900 年至 2000 年间人均卷烟消费量和每 十万人中肺癌死亡人数的变化关系。注意,两者之间变化趋势高度相似,但是峰值到来时间之间有超过二十年的差异。[3]


因是之故?

相关性(correlation)是现象、事物、数字或统计变量之间存在的关系,这种关系是仅凭随机或偶然性无法解释的共变关系 。相关性的存在,并不直接证明两者之间存在因果关系,仅描述两者之间非随机的共变关系,预示着两者可能存在因果关系。但仅仅因为相关性就断定因果关系,就犯了“在此之后,因是之故”的经典逻辑谬误:仅仅因为相继发生,就认为有因果关系。至于说相关性的两个事件是否存在特定的因果关系,需要排除以下情况:

1. 反向因果关系:有因果关系,但是因果关系认识错误,即你所认为的因实际上是果,而你所认为的果实际上是因。

中世纪的欧洲人认为虱子对人的健康有益,因为病人身上很少有虱子。虱子多少与人的健康状况存在相关性,但是两者之间的因果关系却解释错了。真正的原因实际上是虱子对体温极为敏感,病人生病发烧时,虱子离开病人去寻找另一个宿主了。

2. 第三因素导致共同变量:也称为第三因素谬误。也就是说,两个相关事件之间不存在因果关系,而他们都是由第三个因素变化所导致的,所以看起来发生了共变关系。

1999年Nature杂志上报道一项研究结果,表明开着灯睡觉的婴幼儿在今后的生活中更容易发生近视,这项研究引起了人们的极大兴趣。但是随后的研究发现,真实的状况是,近视的父母更容易在开灯状况下照顾婴幼儿,而近视父母的孩子也更容易患近视。也就是说开灯睡觉与儿童近视这两个相关因素是由近视父母造成的两个结果。

3. 双向因果关系:因果关系不一定是单向的。

比如捕食者与被捕食者之间的数量具有共变关系,而它们的数量变化是互为因果的,而不是单纯的固定的谁是因、谁是果。

4. 纯属巧合:时间足够长,世界足够纷扰,记录足够多,总能找出支持特定相关性的几组事件,但事实上它们之间并没有任何因果关系。

根据研究表明,俄国领导人以秃顶-不秃-秃顶的方式交替出现,这个现象可以追溯到十九世纪初尼古拉斯一世,直到今日的普京大帝。咳咳,还有什么比俄国笑话更上头的吗?

图:俄国领导人秃顶-不秃顶的交替接任现象[4]


“相关性”的“晋升之路”

两个事件的相关性是促使人们挖掘其因果关系的动因之一。但是相关性上升到因果关系需要满足一些必备条件,或进行必要的研究:

  1. 因果关系具有一致性:相同的原因导致相同的结果。

  2. 因果理论具有可重复检验、可预测性:因果关系可经过实验来检验证实,且可以用因果关系对事件作出预测。这是一致性造成的必然结果。

  3. 因果理论不与现有公认的事实或理论相冲突,如果与现有的理论相冲突,必须作出合理的解释。

  4. 因果理论应避免不必要的假设和不必要的复杂性。

检查了上述因素,并提出符合要求的因果假设之后,就可以认真设计实验证实因果关系了。在吸烟导致肺癌的研究中,科研人员通过各种研究方法和数据证实,吸烟和二手烟的确是导致肺癌的首要因素,香烟烟雾中含有至少73种已知的致癌物质 (二手烟由于没有经过高温燃烧和过滤嘴过滤,其危险性更强)

图:肺癌死亡风险与吸烟多少也密切相关丨来源:wiki


“巧合”断“因果”

因此,要得出因果关系并不是一些相关性的数据就能支撑的,更不应靠偶尔的几个 随机或偶然性的巧合(coincidence)事件 ,个别的案例,或者仅仅是道听途说就轻易下结论。如果依靠个别巧合事件、甚至是别人嘴里的事件做出判断,就犯了两个经典的逻辑谬误:

以偏概全,仓促概况:过小或带有偏见的取样来得出结论。“俺们隔壁村老王的邻居就是吃这个药怀的男孩。”

众口铄金,诉诸公众:认为“大家都相信的”就是真的。“大家都去囤菜了,你还不赶紧买点。”

相比“相关性”伪装成的因果关系,巧合事件推出因果关系更荒谬,却更常见:人们容易被生动、贴近的例子所打动,不管这种例子有多罕见。 查尔斯·庞兹是一位意大利裔美国投机商,他编造了一个子虚乌有的投资项目,并许诺投资者,在三个月内得到40%的利润回报。 这个回报率是不合理或不可持续的,但是庞兹把新投资者的钱作为快速盈利付给最初投资的人。 这种不合情理的、罕见的、但迎合了人们一夜暴富幻想的回报率起到了极大的示范作用,诱使更多的人上当受骗。 这就是著名的庞氏骗局。 在这里,人们看到的早期投资与获利是相关的,但初期之所以有人获利,是骗子释放的诱饵,为了吸引更多人受骗投资,而不是人们想象或庞氏骗局声称的,投资带来的高回报。 也就是说,用初期高回报的“个案”或“相关性”,来推断出投资必有高回报的“因果关系”,是倒血霉的原因之一。


结语

看来,“巧合”、“相关性”、“因果关系”不仅仅是字数依次增多啊!从单一或少数事件的感性认识,到大量案例的分析统计,再到设计实验进行因果关系验证,建立因果关系需要缜密繁琐的大量工作。在科学研究上,提出一个理论,并通过实验对其进行证明,需要大量、丰富和严谨的实验数据及逻辑推理过程;在法庭上,进行有罪认定和无罪辩护,需要大量证据、证词的搜集,法律条文的仔细推敲;在投资过程中,工作过程中,乃至在每个人的日常生活过程中,特别是需要做出决策的时候,需要搜集丰富、准确的信息,并做出明志的判断,并且反思做出判断的思考过程。这些批判性思维的训练不是一蹴而就、临场发挥出来的,需要在日常学习和生活中加以训练,这个训练可以体现在你阅读中、体现在刷小视频的过程中,体现在你对一些事情的甄别和判断中,体现在你的每一条留言中哦。

参考资料

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Lung_cancer

[2] https://www.open.edu/openlearn/mod/oucontent/view.php?id=20669&section=4

[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Lung_cancer

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Bald%E2%80%93hairy


点 这 里 关 注 我 👇 记 得 标 星~

直 播 预 告


# 往 期 推 荐 #


winter

【学术头条】持续招募中,期待有志之士的加入

【招人】学术头条多岗位招聘,我们一起见证改变生活的科技

2022-05-06

 

登录查看更多
0

相关内容

因果推理:连接数据和现实
专知会员服务
42+阅读 · 2022年8月25日
最新《可解释机器学习》报告,164页ppt建模阐述XAI进展
专知会员服务
100+阅读 · 2022年8月25日
如何帮助人类理解机器人?哈佛、MIT专家为你解读
专知会员服务
28+阅读 · 2022年3月11日
神经网络的基础数学
专知会员服务
198+阅读 · 2022年1月23日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
177+阅读 · 2020年9月1日
系统支点:为什么你忙活半天,却没解决问题?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年7月21日
可达鸭为什么这么火?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年5月23日
为什么越来越多的品牌开始强调美好生活?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年3月13日
产品的“故事分析法”,如何实操
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年2月27日
主流文化和亚文化:社交产品的核心竞争力究竟是什么?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月11日
第二章 机器学习中的数学基础
Datartisan数据工匠
12+阅读 · 2018年4月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月26日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
102+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关VIP内容
因果推理:连接数据和现实
专知会员服务
42+阅读 · 2022年8月25日
最新《可解释机器学习》报告,164页ppt建模阐述XAI进展
专知会员服务
100+阅读 · 2022年8月25日
如何帮助人类理解机器人?哈佛、MIT专家为你解读
专知会员服务
28+阅读 · 2022年3月11日
神经网络的基础数学
专知会员服务
198+阅读 · 2022年1月23日
最新《因果推断导论》课程,102页ppt
专知会员服务
177+阅读 · 2020年9月1日
相关资讯
系统支点:为什么你忙活半天,却没解决问题?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年7月21日
可达鸭为什么这么火?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2022年5月23日
为什么越来越多的品牌开始强调美好生活?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年3月13日
产品的“故事分析法”,如何实操
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年2月27日
主流文化和亚文化:社交产品的核心竞争力究竟是什么?
人人都是产品经理
0+阅读 · 2022年1月11日
第二章 机器学习中的数学基础
Datartisan数据工匠
12+阅读 · 2018年4月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月26日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
102+阅读 · 2019年12月19日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员