前言

當(dāng)今社會(huì)胡扯現(xiàn)象隨處可見，令人不勝其煩。政治家無視事實(shí)信口開河，科研人員把發(fā)新聞稿視為科學(xué)研究，硅谷的初創(chuàng)公司將胡扯發(fā)展到了藝術(shù)的高度，大學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)的是胡扯而不是分析思維，大多數(shù)管理活動(dòng)似乎只不過是一個(gè)對胡扯進(jìn)行編排組合的復(fù)雜過程。心懷不軌的廣告商朝我們眨眨眼，誘導(dǎo)我們和他們一起把胡扯進(jìn)行到底，而我們也眨眨眼表示回應(yīng)——與此同時(shí)，我們就會(huì)放松警惕，對他們奉送的修飾過的胡扯信以為真。胡扯在具體問題上誤導(dǎo)我們，破壞我們對一般信息的信任，因此會(huì)污染我們這個(gè)社會(huì)。盡管能力有限，但我們希望可以通過本書，對這一現(xiàn)象給予回?fù)簟?/p>

哲學(xué)家哈里·法蘭克福認(rèn)為，胡扯現(xiàn)象無處不在是我們這個(gè)時(shí)代的一個(gè)典型特征。他在他的大作《論胡扯》的開頭指出：

要徹底消滅胡扯，就需要準(zhǔn)確地了解它是什么。這就有點(diǎn)兒棘手了。

首先，“胡扯”（bullshit）既是名詞也是動(dòng)詞。我不僅聽膩了你的胡扯（名詞），也可以反過來跟你胡扯（動(dòng)詞）。這很好懂。簡單地說，胡扯作為動(dòng)詞就是指說一些胡扯的話。

但是，“胡扯”這個(gè)名詞到底指的是什么呢？和許多人試圖用哲學(xué)概念匹配日常語言的努力一樣，試圖為它制定一個(gè)涇渭分明的定義的努力也必然徒勞無功。因此，我們將從例子著手，描述一些可以稱之為胡扯的東西。

大多數(shù)人都認(rèn)為自己擅長發(fā)現(xiàn)胡扯。當(dāng)胡扯以修辭或花哨的語言形式出現(xiàn)（我們稱之為老派胡扯）時(shí)，他們這樣想也許沒有錯(cuò)。例如：

老派胡扯似乎并沒有消失，但隨著新派胡扯的興起，它似乎沒有那么引人注目了。新派胡扯使用數(shù)學(xué)、科學(xué)和統(tǒng)計(jì)語言來制造嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)確的印象。它們利用數(shù)字、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)圖表粉飾那些可疑的論斷，給它們披上了一層合理的外衣。新派胡扯可能會(huì)采用下面這些形式：

新派胡扯之所以特別有效，是因?yàn)槲覀冎械脑S多人覺得沒有資格質(zhì)疑以數(shù)量形式呈現(xiàn)的信息。這讓那些新派胡扯者們正中下懷。要反擊，就必須學(xué)會(huì)在合適的時(shí)機(jī)，以合適的方式質(zhì)疑這些言論。

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在教學(xué)中，我們一直在教導(dǎo)學(xué)生如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯和定量思考。本書源于我們在華盛頓大學(xué)教授的一門叫作“Calling Bullshit”的課程，目的是說明一個(gè)事實(shí)：即使你不是一名專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家，你也能批判性地思考那些定量論證；無須大量數(shù)據(jù)和數(shù)周時(shí)間，也能看穿胡扯。只要有基本的邏輯推理，在需要的時(shí)候，再輔以通過搜索引擎輕松獲取的信息，通常就足以解決問題了。

作為公民，我們肯定希望可以幫助人們發(fā)現(xiàn)并駁斥胡扯。這不是左翼或右翼意識(shí)形態(tài)的問題；這兩個(gè)陣營的成員都證明了自己善于制造和傳播錯(cuò)誤信息。相反（盡管有夸大其詞的危險(xiǎn)），我們認(rèn)為擁有足夠的辨別胡扯的能力對民主的存續(xù)來說至關(guān)重要。民主一直依賴于選民的批判性思維，但在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，社交媒體的傳播導(dǎo)致選舉過程深受假新聞和國際干預(yù)的影響，這同時(shí)也賦予了批判性思維前所未有的重要地位。在2016年12月的《紐約時(shí)報(bào)》專欄文章中，馬克·加萊奧蒂總結(jié)了應(yīng)對這種信息戰(zhàn)的最有效防御措施：

本書兩名作者都是擁有數(shù)十年數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和相關(guān)學(xué)科教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的公立大學(xué)教師，對于如何教授這種思維并不陌生。我們認(rèn)為，批判性思維并不要求我們在政治上偏向某一方。你可能在多個(gè)問題上（例如聯(lián)邦政府的最佳規(guī)模，政府介入我們私人生活的可接受程度，或者國家在世界舞臺(tái)上應(yīng)該如何表現(xiàn)自己）與我們的觀點(diǎn)不一致，但沒有關(guān)系，我們只是想幫助持各種政治觀點(diǎn)的人當(dāng)面指斥胡扯。因?yàn)槲覀冋J(rèn)為，當(dāng)選民能夠看穿來自各個(gè)方面的胡扯時(shí)，民主才是最健康的。

我們不是在建立一個(gè)平臺(tái)，讓我們可以就不喜歡的事情胡扯。因此，本書中的例子很少是我們所知道的最惡劣的例子，更不可能是那些讓我們憤怒不已的例子。相反，我們選擇的例子都是為了達(dá)到教學(xué)目的，找出特定的陷阱，突出適當(dāng)?shù)膽?yīng)對策略。我們希望你通過閱讀和思考，學(xué)會(huì)當(dāng)面指斥胡扯。

＜ ◇ ＞

一個(gè)多世紀(jì)前，哲學(xué)家約翰·亞歷山大·史密斯在對牛津大學(xué)新生發(fā)表演講時(shí)說：

盡管取得了一些成功，但我們認(rèn)為從這個(gè)角度看，高等學(xué)校STEM學(xué)科（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)教育）的教學(xué)存在一些問題。一般而言，我們在操作方法教學(xué)，也就是在引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)如何操作矩陣、轉(zhuǎn)染細(xì)胞、運(yùn)行基因組掃描和運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法這些方面做得很好。但這種關(guān)注事實(shí)和技能的做法是以犧牲批判性思維藝術(shù)的訓(xùn)練和實(shí)踐為代價(jià)的。在人文和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，學(xué)生們被教導(dǎo)要讓相互沖突的觀點(diǎn)相互碰撞，要與不一致的觀點(diǎn)做斗爭；但在STEM領(lǐng)域，學(xué)生們解決悖論、調(diào)和相互矛盾的證據(jù)、批判錯(cuò)誤論斷的機(jī)會(huì)非常少。因此，大學(xué)畢業(yè)生往往精于質(zhì)疑言語論證過程、識(shí)別邏輯謬誤，但令人驚訝的是，在面對通過數(shù)據(jù)提出的論斷時(shí)他們往往會(huì)默然接受。當(dāng)然，中學(xué)教育也是如此。現(xiàn)在的學(xué)生可以坦然拒絕政治、倫理、藝術(shù)和哲學(xué)論斷中的胡扯，但如果STEM教育采用在人文學(xué)科中已經(jīng)習(xí)以為常的質(zhì)詢式教學(xué)方式，培養(yǎng)出來的學(xué)生就能以同樣駕輕就熟的方式，拒絕統(tǒng)計(jì)報(bào)表和人工智能分析中的胡扯。

出于若干原因，我們在接下來的章節(jié)中大量引用了科學(xué)和醫(yī)學(xué)研究中的例子。我們熱愛科學(xué)，這也是我們的專長所在。科學(xué)依賴于我們在這本書中提到的定量論證。在人類創(chuàng)立的所有體系中，科學(xué)似乎最不應(yīng)該受到胡扯的影響——但事實(shí)并非如此。我們認(rèn)為，公眾對科學(xué)的理解受到了諸多因素的妨礙，而理解正確與否，對于選民能否做出明智的決定具有至關(guān)重要的意義。本書的目的就是找出癥結(jié)所在。

但我們必須著重指出，我們絕不否認(rèn)科學(xué)是理解物理世界的一個(gè)成功的標(biāo)準(zhǔn)手段。不管我們抱怨什么，不管我們發(fā)現(xiàn)了什么偏見，不管我們遇到什么問題，不管我們說了什么廢話，科學(xué)最終還是會(huì)成功的。有了科學(xué)的支持，我們才能乘坐飛機(jī)環(huán)游世界，通過視頻電話交談，移植器官，根除傳染病，理解大爆炸后的早期階段、生命的分子基礎(chǔ)等現(xiàn)象。

新的信息技術(shù)已經(jīng)改變了我們的科學(xué)和社會(huì)交流方式。隨著信息獲取途徑得到改善，信息超載的現(xiàn)象愈演愈烈。我們希望本書能幫助你面對沖擊，將事實(shí)與虛構(gòu)區(qū)分開來。