Читать книгу - "Анатомия заблуждений. Большая книга по критическому мышлению - Никита Непряхин"

Кроме того, необходимо учитывать, как формулируются вопросы для исследования. Несложно догадаться, что, если вы будете спрашивать людей на улице, часто ли они совершают административные правонарушения, ответы никак не покажут реального положения дел, поэтому всегда надо учитывать, какие ответы являются социально ожидаемыми или социально одобряемыми. Также по самой формулировке вопросы ни в коем случае не должны быть наводящими. Сравните два вопроса:

1. Хотите ли вы принимать БАДы, чтобы улучшить состояние своего здоровья?

2. Хотите ли вы принимать БАДы?

Вы заметили, что первый вопрос может дать большее количество положительных ответов, поскольку он как бы подталкивает людей к однозначному ответу?

Значимость статистических данных определяется среди прочего таким понятием, как допустимая погрешность. Так как исследуемая выборка всегда меньше генеральной совокупности, результаты могут не до конца отражать реальность, то есть содержать определенную погрешность. В статистике для каждого исследования фиксируют свою допустимую погрешность. Например, вы читаете исследование, в котором говорится, что 68 % россиян поддерживают правящую партию, а допустимая погрешность — 3 %. Это означает, что правдивый уровень поддержки правящей партии будет колебаться между 65 и 71 %.

При оценке весомости посылок всегда смотрите на выборку и допустимую погрешность: при малой выборке и большой допустимой погрешности результаты исследования могут очень сильно отличаться от реальности.

Разговор про индукцию не будет исчерпан, пока мы не поговорим еще про одну разновидность индуктивных умозаключений, которые называются рассуждения по аналогии. Это умозаключения, в которых на основании сходства предметов по одним признакам делается заключение о сходстве предметов по другим признакам.

В реальной жизни мы всегда сравниваем разные вещи. Мы часто говорим: «злой как собака», «хитрый как лиса», «простой как две копейки» — или даже используем более сложные образы, сравнивая характер человека со стихийным бедствием, а любовь — с болезнью либо помешательством. Конечно, большая часть таких сравнений носит чисто художественный характер, но сам по себе этот логический механизм мы применяем ежедневно.

Мы часто рассуждаем так: «Эти два дома имеют одинаковые признаки (одни и те же материалы, одинаковый генплан и планировка, один и тот же подрядчик, одни и те же время и условия строительства и т. д.), но один из них разрушился». Можем ли мы говорить о том, что и другой дом может разрушиться? Да, при определенной степени вероятности.

Стандартная логическая форма рассуждения по аналогии может выглядеть следующим образом:

В данной форме мы сравниваем два предмета — А и В; р1, р2 — это общие свойства предметов; р3 — признак, переносимый с одного предмета на другой.

Обратите внимание, что для корректного сравнения нам нужно как можно больше свойств. Например, мы говорим: «Ты очень похож на моего приятеля. Думаю, тебе тоже понравятся устрицы». Насколько будет правдоподобен вывод? Звучит не очень логично. Но как только мы перечислим больше свойств, умозаключение приобретает более вероятностный характер. Смотрите: «Ты очень похож на моего приятеля. Вы оба гурманы. Вы оба увлекаетесь гастрономией. Вам обоим нравятся морепродукты. Вы оба фанаты французской кухни. Мой приятель в восторге от устриц. Думаю, тебе они тоже понравятся».

Часто ли в реальной жизни нам необходимо сравнить новый, неизвестный нам предмет с уже известными? Конечно, да. Поэтому в повседневной жизни каждый из нас постоянно обращается к рассуждению по аналогии. Чтобы аналогия была корректной, я рекомендую, во-первых, сравнивать похожие предметы, а во-вторых, сравнивать их по как можно большему количеству признаков. Стул и гроб сделаны из дерева, но это не позволяет их сравнивать и находить общие свойства. Более того, всегда нужно обращать внимание не только на сходства, но и на различия, так как любое принципиально важное различие может сломать все рассуждение по аналогии. Вернемся к примеру с устрицами. Рассуждение по аналогии будет верным до поры до времени — пока мы не обнаружим, что, допустим, у моего приятеля аллергия на устриц. Берите в расчет не только общее, но и различия — это основа грамотного анализа. И главное: всегда надо понимать, есть ли связь между сходствами двух сравниваемых предметов и тем свойством, которое мы хотим перенести с одного объекта на другой. В общем, получается, что сравнение, которое лежит в основе рассуждения по аналогии, — это не такое уж простое занятие. Оно требует внимательности и системности.

Аналогия широко используется в науке. Формальная аналогия между траекториями частиц и световыми лучами натолкнула французского физика Луи де Бройля на гипотезу о волновых свойствах материальных частиц, положившую начало развитию волновой механики^[268]. В этом случае предметами сравнения были звук и жидкость, а переносимым признаком — волновой способ распространения. Рассуждения по аналогии часто применяются в судопроизводстве и правовой сфере. Сравнение текущего дела с исследованным и доказанным позволяет обнаружить ранее неизвестные обстоятельства тех или иных преступлений. Именно так раскрываются многие дела в криминалистике.

И вместе с тем: если у двух предметов, A и B, есть одинаковые свойства р1, р2, р3, да хоть даже р100, можно ли говорить, что свойство р101, присущее предмету А, будет в 100 % случаев присуще предмету В? Думаю, что однозначно это никогда нельзя утверждать.

Полагаю, у вас возникает резонный вопрос: если индукция такой ненадежный инструмент, зачем им пользоваться? Может быть, стоит во всех случаях обращаться к дедукции, раз она всегда дает гарантированный результат? На самом деле это не так. И дедукция, и индукция одинаково важны для мыслительной деятельности любого человека. Может быть, вы сами этого не замечаете, но вы постоянно в повседневной жизни прибегаете то к дедукции, то к индукции, и каждая из этих логических цепочек решает свои задачи. Нам нередко приходится делать прогнозы на будущее, основываясь на прошлом опыте. Каждый день, сами того не осознавая, мы обращаемся к вероятностям, определяя, во сколько надо выехать, чтобы не встать в пробке; брать или не брать зонт, чтобы не попасть под дождь; хватит ли нам заряда в телефоне с учетом будущих задач на день и т. д. Недаром индукцию называют основой нашего знания. Но она действительно на 100 % не гарантирует логических выводов.