Сборник из 5 саммари «Моё эффективное общение»

Прежде чем пользоваться индуктивными методами, нужно подумать, можно ли применить выводы, сделанные вами в отношении прошлого, к ситуациям в будущем.

После того, как вы определите, подходят ли условия для использования индукции, следует приступить к оценке убедительности индуктивных аргументов при помощи анализа индуктивной силы. Слабый индуктивный аргумент, по аналогии с валидным дедуктивным доводом, может быть верно выстроен, но иметь не стопроцентный истинный вывод. Сильный же аргумент будет иметь верные предпосылки и четкую структуру, как в случае с обоснованным дедуктивным аргументом.

Далее нужно найти имплицитные уточнения, которые указаны в предпосылках. Если перед вами общее утверждение, необходимо уточнить, к каким ситуациям оно применимо (к большинству, к некоторым или к немногим), а также выяснить, как часто оно выполняется.

Решение проблемы неопределенности путем оценки вероятности

Чтобы проверить истинность индуктивного суждения, следует воспользоваться терминами вероятности, то есть возможности наступления того или иного события или верности утверждения.

Шкала вероятности обычно начинается с 0, когда событие почти невозможно, и заканчивается 1, когда событие произойдет почти наверняка. Показатель вероятности 0,5 говорит о том, что шансы на то, что событие может случиться, равны.

Вероятность позволит вам сформировать рациональные ожидания и определить, стоит ли считать выводы из приведенных аргументов истинными, при условии, что предпосылки окажутся верными.

Использование выборки

Метод индукции предполагает выбор конкретных случаев, которые вы будете использовать далее, чтобы сделать обобщение. Лучше всего брать как можно более обширную выборку. Обычно ученые обозначают всё число выбранных случаев за n, где n, равное 1, считается единичным событием.

Вы можете использовать репрезентативную выборку, отобрав отдельные случаи, наиболее подходящие по своим особенностям более широкому набору событий, из которого вы эти случаи выделите. Однако вам следует избегать нерепрезентативной выборки, которая не опирается на ключевые признаки выбранных случаев и искажает выводы.

Чтобы не допустить подобной ошибки, примените рандомизацию выборки, случайным образом выделив объекты большой системы. Так они будут представлены в равной степени, и ни одному из них не будет отдано предпочтение. Но помните, что достичь выборки без погрешностей практически невозможно, поэтому всегда учитывайте, насколько высока вероятность, что полученные вами выводы по конкретным случаям совместимы с выводами, касающимися всей системы.

Проблема индукции

Главной сложностью в применении индуктивных методов является то, что индуктивные аргументы и предпосылки не могут быть проверены как следует. Единственное, что вы можете сделать, чтобы снизить вероятность получения ложных аргументов и выводов, – использовать опровержение выдвинутой вами теории и найти контрпримеры, которые докажут, что вы оказались неправы. Иногда одно свидетельство может показать несостоятельность всех выдвинутых ранее аргументов, не нашедших конкретного подтверждения.

Ищем объяснения и выстраиваем теории

Для объяснения выводов можно также применять метод абдукции, то есть способ нахождения лучшего подтверждения тому, что считается истинным.

Самое правдоподобное объяснение должно быть простым и понятным, но при этом точно излагающим все известные факты. Такой подход называется «бритвой Оккама» или принципом бережливости. Он предполагает, что все лишние предпосылки нужно убирать, чтобы они не могли исказить выводы.

Проверить, насколько хороши ваши объяснения, можно, подыскав новые доводы, которые не могут подтвердить уже существующие объяснения, или же сменив сами объяснения, которые были бы проще и доступнее для истолкования аргументов.

Абдукция включает в себя следующие элементы:

Объяснение, то есть раскрытие сути какого-либо феномена и его особенностей; Научную теорию, которая объясняет феномен в строгом, научном стиле, с применением конкретных терминов и раскрытием самой природы какого-либо явления. Научная теория всегда поддерживается доказательствами, с которыми могут согласиться эксперты в выбранной области;

Гипотезу – предсказание, которое можно проверить, выведенное на основе теории. Ее противоположность – нулевая гипотеза, при помощи которой можно подтвердить истинность вывода. Для этого нужно воспользоваться методом фальсификации, то есть нахождением аргумента, который опровергнет нулевую гипотезу. Использование нулевой гипотезы поможет вам прийти к научному, проверенному выводу, если вы оцените прогноз, который опирается на первоначальную гипотезу, и повторяемость результатов, на которых основана теория.