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[阿什卡咖啡馆] 手把手教你如何“挖掘”事件背后的真相

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发表于 2019-11-25 15:16:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
品质源于技术 服务源于态度
这是阿什卡微信公众号的第701篇原创文章
首发于2019年11月21日


动手挖真相之前,我们先看一组事实:

1116日,法国埃纳省,一名29岁的孕妇被狗咬死。

这位孕妇家养了25条狗,可以说很懂狗了。

那么咬死她的,究竟是哪些狗呢?

看看当地新闻就明白了:当地近日正在举办围猎比赛,参赛的几百只狗收养在同一家农场里。

这太可怕了!

那么这些狗是怎么跑出来的呢?

还是看新闻:1118日,法国塔恩河的一座吊桥坍塌,5人落水,其中1人死亡。

640.jpg

这座只有150米长、5米宽的吊桥,最新一次翻修是在16年前,也就是2003年。

很显然,基础建设太烂了。作为老牌发达国家,基础建设咋会这么烂呢?

还是看新闻:从去年11月以来,一年里,黄背心们每周都来搞一次大型活动,干些啥呢?堵塞交通、破坏公共设施、当街放火、打杂商店……这不,仅1116日,法国警方就逮捕了254人。

都不干正事,基础建设能好?可以说,法国的基建能力已经退化到二三流水平。

举个栗子:我们知道 415日圣母院塔楼起火。巴黎圣母院是法国乃至欧洲文明的象征。那么它的修复工作有多重要、有多紧迫,脚指头都懂。

然而,这项工作,法国居然没有能力独立完成!

还是看新闻:116日,中法在京签署合作文件,就巴黎圣母院修复开展合作,中国专家将参与巴黎圣母院修复工作。

国家文物局局长刘玉珠表示,巴黎圣母院火灾后,中法文化遗产主管部门间多次函件来往,讨论合作设想。

可见,圣母院着火不久,法国就已经开始求助咱国。基建狂魔的实力,不只你懂、我懂,其实全世界都懂。

-----事实分割线-----

上面这组高度相关的事实,你看出有啥问题没?

有的朋友可能会问,是不是这些事儿里掺了假,其中有一部分是捏造的?

并不是。

上述每一件事:孕妇被狗咬死、围猎比赛几百只狗收养在一家农场、吊桥事故、黄背心大型活动、圣母院着火以及咱国专家参与修复——时间、地点、人物,比全真教还真。

所以问题不在“事实真假”上。

最大的问题其实在于,这些事实,除了都与法国有关,其他方面都不必然相关,更没有因果关系

那么,为啥这些事儿看上去“高度相关”,并且“有因果关系”呢?

答案是,笔者用自己的推断和观点,把这些事儿串起来了。操作流程很简单,只有两步:

第一步,计划。俺要写一篇某处很乱很low的文章。

第二步,随便搜集些事实,用自己的推断和观点把事实串起来。

有多随便呢?进入百度新闻首页,点击“国际”栏目,然后浏览了一下标题:

640 (1).jpg

发现法国相关的新闻比较多,就是它了!

整个过程就是这么简单。

但是,随便刷个新闻首页,在前10条新闻中摘几条,去论证一个国家的基础建设能力,这种论证有多不靠谱,脚指头都想得出来。

咱国的文物修复能力强不强?当然强,是从什么时候开始强的呢?看新闻:

640 (2).jpg

很清楚,我们以前是受援国,正在向支援国转变。这无疑是一件好事。

咱国文物保护技术跻身第一方阵,是否说明我们这方面比法国强,所以引来法国求助呢?咱俩来看国家文物局官网文章:

640 (3).jpg

官网客观地介绍了合作的事实。

中法建交比较早,有很多合作,文物保护是其中一项,关系是“资料共享、人员互访、技术交流、项目合作”,而且是从上世纪90年代,我们还是受援国时,合作就已经开始了。法国不是受援国。

现在,咱们把开篇那段文字,用不同颜色区分“事实、观点、问题”,再来看一看:

640 (4).jpg

先看“观点”。观点的倾向,都在贴合事实方向,让人感觉“很有道理、符合事实”。

但细琢磨起来,没有一个观点是事实推导的必然结果,这就叫“似是而非”。比方说,“狗是怎么跑出来的呢?”这是笔者的观点,是根据“孕妇被咬死、农场有几百参赛狗”这些信息来推断,或者说臆测出来的。新闻并没说是参赛狗跑出来咬了孕妇。

再看“问题”。很显然,“基础建设咋会这么烂呢”是个伪问题。因为从上述事实,无法得出“法国基础建设烂”的结论。这是笔者利用一起吊桥事故,抛出自己的观点,并以设问的形式提出来,目的是进一步诱导读者。

读者看到问题,注意力就转向了寻求问题的答案,从而忽略对“问题本身是否存在”的判断。

假设百度新闻所述事实都为真,那么,这段文字一共582字,其中事实部分占428字,超过了70%

读者大多是相信事实的。

用那些似是而非的观点,以及诱导性的设问,把事实串起来,或者反过来说,用事实的糖衣,把那些似是而非的观点、诱导性的设问包裹起来,可以让读者不知不觉跟着作者的思路,相信作者的观点。

当然,因为懒,同时为了让这段文字荒谬得更明显些,文中的事实部分,笔者有意在百度新闻首页前10条选取,连搜索引擎都没用。所以,这段“论证”看上去没那么“严谨”,很容易看出漏洞——我就知道你也看出来了。

假如笔者稍稍勤快一点,多搜集一些更相关的事实、数据来论证,在观感上就能大幅提升它的“可信度”,从而能蒙骗大多数读者。

“真相”,就这样挖掘出来了。这种所谓的“挖掘真相”,说白了就是:

利用事实来造谣

实际上,我们平时看到的多数所谓时评文章,就是这样炮制出来的。

那些骇人听闻的阴谋论,也是这样生产出来的。

本号的“西游记揭秘之走近沙僧”系列文章,用的就是这些手法——所引用的典籍和史料原文、地图、科学理论等等,都是真的。利用这些真东西,笔者可以得出自己事先预设的结论:流沙河在沙特、沙僧是阿拉丁神灯的精灵,等等。

之所以要把结论预设得如此荒谬,是想让读者更容易体会:怎样“一本正经、真实严谨”地胡扯。


人类社会是复杂的。就算一个家庭,一个不大的公司,都有各种好事、坏事不断发生,何况是一个社会,一个国家?想为某种观点找“事实证据”,那是随手可得。何况,就算是同一个事实,还有不同的观察角度。

想要说明法国基建能力强,我们照样能找到很多“证据”。

更何况,有些作者还会在事实和数据中,掺一些自己发明和生产的证据——这样搞法,就算证明宇宙不存在,马云本云其实在月球,都不是什么难事。

在科学日益昌明的今天,人类辨别真伪、发现事物规律的能力越来越强。但是,对于绝大多数人类个体来讲,判断是非,依然缺乏基本常识。

那么问题来了:浸淫在复杂系统中的我们,淹没在信息海洋中的我们,如何才能从眼花缭乱的信息中进行提取、识别,找到真相,做出靠谱的判断呢?

这是个无比复杂和艰难的问题,人类几千年文明,所有哲学,归根结底都是在探讨个的问题。

所以,这里只能从最常识化的角度,简单聊聊。

最重要的是,认识到世界很复杂。

自然规律是简洁优雅的,比如,根据牛顿定律、相对论、量子力学,可以很精准地认识行星、星系运转。

但是,即使宇宙中的每一个粒子都只遵守最简单的已知定律,由于物质十分丰富,海量的物质相互作用,也就会衍生出无比复杂、超出人类预测和溯因能力的现象。

最简单的,三颗星星都只遵守万有引力定律,我们也无法准确预测它们未来的运动结果,这就是著名的三体问题。

如果超过了三体呢?结果可想而知。

人类意识到,一个复杂的系统,任何微小的互动输入,随着时间的推移,都会越来越大地影响未来的结果输出。今天发生在某处的一场龙卷风,你一年前的一个喷嚏也可能做了贡献,你不打那个喷嚏,龙卷风也会刮,但不是这个时间、不是这个地点、刮不走这只羊。

一只南美洲亚马逊河流域热带雨林中的蝴蝶,偶尔扇动几下翅膀,可能在两周以后引起美国得克萨斯州的一场龙卷风。

这是混沌理论的形象概括。

混沌理论底层规律不违反牛顿定律、相对论、量子力学,有规律可循,但无法精确预测系统发展的未来。我们熟悉的一周天气预报,越往后越不准,就是这个道理。

混沌理论适用于所有复杂系统,大气运动如此、生态变化如此,人类社会也是如此。

最简单的,就算我们知道某段路事故多发,但这里明天是否、何时、因何发生事故,我们完全无法预知。就算发生了,我们也无法追溯前因,只能根据现场证据,来判断当时的原因和责任。

因果关系十分明确的交通事故如此,更复杂的社会问题,可想而知。我们应该理解:

前后发生的事,不一定相关;相关的事,不一定有因果关系。就算数据相关也不一定。举个著名的栗子:

冰糕卖得越多,游泳死亡人数就越多,二者数据总是正相关——这个统计相当靠谱。那么,可不可以说,吃冰糕就会增加游泳死亡的风险呢?当然不可以。因为这两个数据的提高,都是气温升高导致的。气温升高才是这俩数据正相关的主因。



还有个例子:

20世纪初,美国南部出现一种叫糙皮症的怪病,患者皮肤溃疡、嗜睡、呕吐、严重腹泻、皮肤开裂,严重时每年可以导致10万人死亡。

经过数据分析,发现糙皮病普遍发生在卫生条件差,尤其是饮用水污染严重的地方。糙皮病和饮用水污染相关性很强。

那么,饮水污染是糙皮病的原因吗?经过分组对照实验证明,糙皮病的原因是食品单一、营养不良,缺乏一些必要元素。

食品单一的原因是穷,穷人聚集处,饮用水源就不讲究,所以糙皮病和水污染数据强相关。强相关,也不是因果关系。

所以,看到任何文章,我们都要搞清楚:

哪些是观点,哪些是事实,提出的问题是否存在,事实的信息来源来自哪里,信源靠谱吗,叙述的角度是什么,相关吗,相关性强不强,有没有因果关系,推断符合逻辑吗?

如此等等。

现在,我们应该认同:就算观察掌握了事实,取得了数据,也需要严谨专业的综合分析,以及进一步验证,才能找出现象背后的原因。

那么,回到前面的问题,作为普通人,我们又该怎样有效提取、识别信息,找到真相,做出靠谱的判断呢?

说难也不难

信息时代,我们有很多工具可以利用。

首先,有电脑,有网络,可以搜集包括事实、数据在内的很多有效信息。

其次,有很多软硬件,以及共享的专业知识,可以帮助我们过滤、分析、处理这些信息。

看图:

640 (5).jpg

DOF数字油田智能管理系统,可以智能化收集、过滤、净化数据,处理复杂的生产信息,进行多学科多专业协同管理,帮助我们在油田生产这个复杂系统中获得准确判断,做出正确决策,增产降耗提效。

搞智慧油田,就用DOF。DOF就是好。

坚持看完广告的亲不要打我,下面这四条,是挖掘真相、认识自己的通用方法,靠谱得很呐!


一本正经胡扯《走进沙僧》系列:
第三集:完美拟合 | 扯掉沙僧的神秘面纱(终篇)


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