伏尔泰真的是说出了几百年后当代职场人的焦虑啊!你想想,我们在朋友圈装个bi(libili),很难被拆穿吧?但你在人前开口提问,问题一出,对方的表情跟吃 shi 一样。这简直就像朋友圈自拍当场去滤镜,21 世纪酷刑呀!

你可能玩过一个叫“20个问题”的游戏:一个人先写下一个词,其他人提问,只能提答案为“是”或“否”的问题,20 个问题内猜中这个词。
假如你和小孩子玩这个游戏,猜一种动物。他们通常会问:它是大象吗?它是熊猫吗?而不是:它是哺乳动物吗?它生活在非洲吗?这些提问就不够好,对解决问题帮助不大。
怎么才能提出好问题呢?这得分场景说。
这其实涉及到批判性思维最常见的两个场景,也就是我在《批判性思维书单-私藏好书推荐!》里提到的前两个。
评判观点的场景,可以参考《学会提问》(作者尼尔·布朗)里提到的问题(也可以参考我之前的文章哟):
- 结论是什么?理由是什么?
- 可以定义一下 xxx 的含义吗?
- 隐含的假设是什么?(一般是问自己)
- 有什么谬误吗?(一般是问自己)
- 证据可靠吗?
- ……

或者七大姑八大姨又在家族群发养生文章了:《震惊!研究表明多喝饮料致癌!》
怎么优雅地怼回去呢?
有一个 TED 视频讲得比较好。《Medical Clickbait: Are You Asking the Right Questions?》。讲者是德克萨斯大学生物统计学的在读博士。他演讲的本意是教大家如何正确应对医学上的标题党文章。
他的问题清单:
- 这个研究结论表述的是一个相关关系还是因果关系?
- 对于变量之间呈现的关系,有可能有其他解释吗?
- 数据是怎么收集的?
- 样本是否有代表性?
- 结论是否在统计上是显著的?
这里也有一个 TED 视频 《How To Ask Good Questions》。讲者 David G. Stork,是一位物理学和计算机科学方面的学者。他通过解构对“数独”的提问来观察哪些问题更好。
数独由 9 个九宫格组成,玩家需要推理出剩下数字,使每一行、每一列、每一个小九宫格内的数字均包含 1-9。


他认为这个问题是最好的:最少需要几个空格有数字才能保证有解?
理由是:


如何问出更好的问题呢?他讲到了一些不错的思路:
- 分离出系统里的要素(数字、宫格、星级难度...)
- 考虑所有变量和变量的关系
- 探索“空格”(缺失的部分)
- 考虑边界案例
- X 如何依赖 Y 的变化而变化
- 如何测量?
- 改变(从状态 1 到状态 2 )
- 转化
- 谁,是什么,在哪里,为什么,何时(5W)
- 类比
- 用不同的“语言”思考(数学、代码、自然语言等等)
- 用不同的学科思考(计算机科学、统计学、数学、认知科学等等
例如,假如你是某家公司的老板,你感觉供应商那有一批货不能如期收到了。你想确认,可以问:你这货会按时送到吧?也可以问:你这货怕是要晚了吧?
对供应商来说,第二个问题更容易回答。因为他只要“确认”就可以。而第一个问题,他很为难,因为需要“反对”你。
这里的关键在于,你要去揣摩对方的处境,提出合适的问题,得到想要的答案。

例如你去二手市场买东西,对方试图告诉你他的手机没有损坏。这个时候,如果你直接问,手机摔过吗?对方很难睁着眼睛说瞎话。但如果你问开放性问题:给我讲讲这部手机的来龙去脉吧?那对方很容易通过忽略一些信息等方式来撒谎。
当然,提问的场景还有很多,例如庭审、访谈、主持等等,要求的提问技巧也是不一样的。但以上基本覆盖了学习、工作的主要场景。
最后,我想说,还是要以平常心对待“自己的提问会被鄙视”这件事。很多情况下是我们放大了内心感受。别人其实没那么在意你,他们可能更担心自己的“回答”被鄙视呢。(别听伏尔泰的!!)
所以不要害怕问“愚蠢”的问题,扔掉滤镜做自己,勇敢提问吧!

参考资料:
1. Tania Lombrozo. npr.org. Yes, Some Questions Are Better Than Others. 2017.9
2. Kusha Mohammadi. TEDx. Medical Clickbait: Are You Asking the Right Questions?
3. David G. Stork. TEDx. How To Ask Good Questions?
4. Leslie K. John and Alison Wood Brooks. hbr.org. Ask Better Questions. 2018.5
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