什么是批判性思考及推理

这篇文章里让我来尽力简单扼要地介绍下，最近学习论证(Arguments)、批判性思考和逻辑（Critical Thinking and Reasoning)的归纳总结。这些科目在国内的教育里最相近的是高中的语文写议论文，不过时代久远实在不记得是怎么教学的了。我在网上找到的英语资源里，有大学入学的预备课程，教授如何将批判性思考、阅读和写作应用于整个的高等教育学习；也有继续教育的哲学教程教授的课程，针对日常的逻辑推导。但问了英国的同事，他们似乎也说不清是否系统性地学习过。所有的资料我都会附在文后。

我会开始关心这一似乎无处不在的学问，是因为近来的多种因素。

• 一是之前文章提到过的工作讨论，虽然隐约觉得某同事的论证方法有问题，但又说不清是哪里的问题，只能依靠常识辛苦地抽丝剥茧自己去分析。这里工作中需要的各式讨论异常之多，而缺少一些理论支持和术语支持，讨论也会格外艰难。

• 另外是近年来增多的网络讨论。质量较差的如微博，稍好点的像知乎和国外的 Quora，看着你来我往，讨论各方都有道理，会疑惑该如何作出判断。

• 最后是有感于显而易见的国际形式变化，日常阅读互为矛盾的中西新闻，以及种种公众号文章时，如果不想急于站队，是否能够跳脱地进行理性判断呢？

如果读者对于我前面提到的困苦也感同深受，那可以试试通过我下面要介绍的两个主题来应对。如果想要进一步的了解，可以参考我曾阅读过的内容，或者自行寻找类似的资料。

当接触到一个信息时，可以自宏观到微观地进行分析拆解。宏观而言，批判性思考(Critical thinking)是针对其的一套方法论，可以帮助客观地评价信息，进而理性地得出自己的观点。微观来说，一篇文章可以拆解成各种“论证”的层层递进组合，每个论证都遵循了前提-推导-结论的结构。对论证进行逻辑结构和论据的分析构成了批判性推理(Critical Reasoning)这一门学科。

批判性思考

这些方法可以应用于之前提到的第二和第三个问题。由于逻辑论证方式是更细节的一级，会放在后面再说。当看到一篇或是公众号文章，或是新闻，或是科学文献时，大多会从一些事实开始，进而得出或暗示一个结论。以下是一种可以帮助审视内容的问题清单：

• 描述性问题

• 这篇文章的上下文是什么，发生在什么背景下？

• 什么时候，哪里发生的

• 谁写的，涉及到了谁，影响了谁，谁会有利益关系？

• 分析

• 为什么有这样的结论？

• 有没有其它的可能？

• 评估

• 我自己的想法是什么

• 这意味着什么，下一步是什么

这个思维结构来自于一个教学机构，因而本来是针对学校里读文献、做研究的。放到日常生活里的参考价值，是要求从各个角度提出问题，不是基于第一感觉，而是基于证据理智分析。

其中想特别提下“其他的可能”。为了解释一些现象，难的并不是找出一个理论，而是从无数的理论中寻找出一种够简单、易于理解又有应用价值的理论。读到一篇文章提出的理论的时候，可以确定的是这绝对不会是唯一的一种解释，因而可以问问自己是否会有更简单的解释。所有的阴谋论，大都经不起这么一问。

下面着重讨论两个主要的论证要素：逻辑结构和论据。我们来看看会有哪些注意事项和陷阱。

批判性推理-逻辑结构

1. 演绎推理 (Deductive)

也可以称为形式逻辑，是一种只要遵循正确的结构，“真”的前提就必然推导出“真”的结论的推理方式。举两种结构：

• 如果 P 是真的，Q 就是真的；P 是真的，所以 Q 是真的

• 如果 P 是真的，Q 就是真的；Q 不是真的，所以 P 也必然不是真的

如果看到一段论证遵循的逻辑结结错了，那就一定不是个好的论证；但不一定代表结论是错的，毕竟前提也可能是错的。（注意这句话本身也是个演绎推理）

2. 归纳推理 (Inductive)

现实中大多数推理都是这一种，前提的正确性只影响到结论正确的可能性，并不能保证一定正确。遇到时要意识到这两种方式的区别。下面是耳熟能详的几种：

• 名人名言

• 俗话、歇后语

• 类比

• 权威

运用这些论证方式得出的结论的正确性，要视乎论据的场景及相关性，都是值得商榷的。

3. 谬误型

有些论证方式，则更需要警惕，从逻辑来说他们是谬误，虽然不代表结论是错误的，但是论证方式是不可取的。

• 付诸人身攻击：不讨论证据是否可信，而是攻击提出的人的可信度。虽然可以作为比较两种信息来源质量的一个因素，但不足以成为唯一的因素。

• 付诸情绪

• 付诸不相关性：前提和结论压根没有逻辑关联。这种时候如果有沟通的可能，应该要求澄清关联，而不是默认。

• 付诸无法证伪：上到宗教话题，下到阴谋论，都算在这里。前者超过了论证能够覆盖的范围，后者就看想不想相信了。

网上随意搜搜，这一话题的书籍鳞次节比，动不动包含上百种谬误。这一问题的普遍性可见一斑。

批判性推理-论据

首先是检查事实的来源是否真实，这一说来简单却是最常见的陷阱。如果是统计数据，就算是真实的也要特别地注意，数字虽然不撒谎，数字的解读却是可以操控的。

• 抽样的数据是否足够；多少算足够视情况而定，不同场景下要求也不同

• 抽样的数据是否有代表性：比如选举抽样用固定电话导致的人群偏差

• 背景数据：比如说飞机的事故率的时候，可以问一下其它交通方式是多少

• 会不会有相左的事实论据？

另外还有一个常出问题的地方是名词的定义，先不展开了。很多时候讨论到一半感觉牛头不对马嘴的时候，就可能是一开始的定义出了问题。

后记

当学习了新的知识后，只有通过运用和分享才能固化成自己的一部分，形成一个正向反馈。不过，俗话说拿着锤子看什么都像钉子，在日常的讨论中，还要结合场合、人情，当着人面直接喊出“这是个谬误”，并报出个拉丁文（是的，如果看了参考资料会知道很多谬误真的都有拉丁文学名），大多不能带来健康的讨论环境。如何运用，还是要回到最基本的那个疑问：要解决的是什么问题？

下一探讨我对于几种不同讨论场景应该采用的原则的看法。

参考资料

University of LeedsCritical Thinking at University: An Introduction前面提到的针对学术研究的线上免费课程

Critical Reasoning for Beginners 牛津继续教育的视频课程

Logical Fallcious 一本有趣的涵盖各种逻辑谬误的工具书，不一定要看完，但闲暇时随意翻翻可以开扩思路

A Rulebook for Arguments 中文版 非常推荐的短小的入门书，基本涵盖了我说的所有内容，还给写作、口头讨论、群体讨论提出了建议。可以从这本开始学习。

So you want to talk about race 这是去年种族歧视话题看的书，放在这里是因为一方面这本书提供了非常不同的视角和语汇，一方面也可以用来自行判断论证的质量。