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丽水励志教育学校:迷信网络?青少年怎么正确判断网络消息的正确性

来源:新叶教育 发布时间:2021-03-23 17:51

有问题不懂? 先百度再说,这样的行为已经成为了大家的习惯,使用网路时,知识的取得似乎易如反掌,任何问题与困扰,都能迅速得到解答。但网路文章中有多少可以相信呢? 假专家、假新闻、假资讯充斥在网路上,又该如何避免受其影响呢?

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调查网路内容可信度的研究有很多,虽然不同机构的调查方式迥异,但结论都指向网路资讯不能全盘信任,尤其在医疗、商业、政治…等重大领域中,充斥著大量廉价而且带有偏误的讯息,使用者不知觉间就可能受到错误资讯影响,做错决定、延误治疗最佳时间、甚至可能导致受骗。

正确地筛选网路内容,保持独立判断能力,才能从中撷取真正可信的讯息。这也是本篇文章希望做到的:让你学会如何正确看待网路资讯,减少错误文章产生的影响。这裡特别提醒,此篇文章内容较为艰涩,但我们还是希望你能静下心来阅读与思考,自主判断有哪些资讯可以信任!

建立一个网站需要各种成本,除非能带来益处,否则相信没有人会无偿去做这件事。所以了解文章背后的目的,是判断一个网站或文章,是否有刻意隐瞒、扭曲数据…等问题的第一步,只有弄懂网站的核心立场,才会知道文章的撰写是否会公正。

网路内容形式有百百种,不论个人分享或者是企业发表;不论经验阐述或者是行销文案;不论随笔短文或是长篇论述,其实核心目的就只有三种:赚钱、取得知名度、寻求认同感。

#1 赚钱:透过贩售商品、贩售服务、广告抽佣、订阅服务…等等商业营利行为赚钱,是最容易理解,也是网路上比例最高的目的。

#2 取得知名度:经营个人或企业形象,看似没有直接营利,其实最终也是在提升个人或者企业的利益。包含非营利组织也一样需要有名声才能募款持续运作。

#3 寻求认同感:论坛与社群能存在就是因为这个,人们透过网路来表现自己的生活、经验、专业,为的是在网路上寻找同好,或者取得受人推崇的成就感。

网路看似複杂,但行为目的就这麽简单而已。透过分享知识、帮助他人解决问题、撰写优质的文章…等等,都不过是为了达成以上目的而採用的途径,这麽讲或许很势利,不过真实的网路就是如此。但目的很现实不代表资料不可信任,因为透过传达正确资讯,建立与使用者之间的情感,借以来帮助商业上的成长,这样的过程,不仅合法而且正当。

了解网站目的,可以让我们避免把网路世界想的太天真,误以为文章都是无私分享的。实际上每篇文章都有其立场与目的,阅读时不仅需要判断内容正确与否,也要思考文章的立场是否正当。有些网站就会不择手段来达成目的,使用诸如:散佈假消息、操纵议题、製造恐慌、欺骗隐瞒…等等方式,这些行为就需要挞伐。接下来我们继续讨论,如何分辨出那些有问题的内容。

#2 简单的看出问题:作者跟你在同一条船上吗?

如果你看过股市分析师或名嘴,可以观察并思考一个问题,当他们在萤幕前讲得天花乱坠时,真的有从股市中赚到钱吗? 其实分析师或名嘴,赚钱并不是从股市得到的,而是『提供股市建议』得到的,讲得更明白一点,如果建议出错了,他依然会赚到钱,赔钱的建议其实不太影响他的收入。

如果还没有看出问题,让我们多看一个著名的案例:二十世纪初美国掀起了所谓的『淘金热』,许多人散佈著美国西部可以淘金致富的消息,其中不乏有所谓的『中间人』,让你出点旅费带领你前往西部淘金的一群人,而最后的结果是甚麽呢? 真正参与淘金赚到钱的人没几个,散佈淘金消息的人则大多赚的盆满玻满,这个过程有趣的就是,对中间人来说,西部有没有黄金根本不重要,重要的是有谁愿意相信西部有黄金。近几年这个现象又重现了,稍有关注金融市场的人应该就会知道:虚拟货币,其实就是现代的淘金梦。

这些案例的问题出在,提供建议的人不需要为自己的建议负责任,这就导致他们可以置身事外的说风凉话,因为结果并不重要,只要能在过程不断说话就好。在网路上这类事情十分常见,许多网站根本不会对自己的内容负责,他们只是藉著流量赚钱,网站内容的真假、提供的建议、对读者带来的影响…等等,这些他们根本不在意,只要能持续产出内容、吸引别人观看就好。所以当他们大声说著船不会沉、飞机不会坠时,请一定要睁大眼睛,看清楚他们在不在这艘船或者飞机上。

通过日常面对面的交谈,这类言论很容易分辨,我们会当作是『风凉话』而忽视。可是网路的环境中,缺少了写作者的背景与能力验证,如果不认识作者,辨别这个问题就相当困难。因此阅读网路文章时,除了内容的逻辑与合理性之外,更要小心文章写手的立场与资格。告诉你该怎麽做的人,真的具有那个资格这麽说吗? 更重要的是,他需要对说错话而负责吗?

#3 如果你不了解统计学,那乾脆别信统计!

统计学是近代很流行的学问,但不够了解其原理,反而容易被误导,得出与真实完全相反的结论也不奇怪。实际上,如果有特定目的,写手大可以利用统计中的漏洞把黑的说成白的,参考性非常堪虑。我们举几个统计上很容易操作的手法,让你了解从那些方面断定统计结果的可信度。

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1.样本筛选问题:

让我们假想一个实验:有一种维他命药物,对老鼠完全没有正向作用与影响,某厂商找来10000隻老鼠,对其进行投药,经过一段时间后从中找出抵抗力与生理机能最好的100隻。这时候厂商宣称,我们的药物让老鼠抵抗力大增,不信你看看这些服过药物的老鼠。

到这裡,应该有读者知道问题点了:如果我们真的只看这100隻老鼠,牠们的生理机能确实会远高过平均,但这跟药物一点关係都没有,实际上从10000隻老鼠裡面选最厉害的那100隻,当然会得到比较好的数据结果,可是厂商却可以透过隐藏资讯,对外宣称药效来达到误解群众的目的。

这个现象其实相当普遍,网路或电视上无不是健康食品、减肥产品…等等见证型的广告,厂商特别偏好利用见证人来博取读者信任,其实只是利用统计上的筛选偏误而已,只要样本够大,即便产品完全没用处、甚至有些微坏处,依然可从中找到正面结果的见证人,利用他们来打广告。

要排除这个疑虑,除非厂商提供全部的产品成果数据(相信我们,绝对没有厂商敢这麽做),否则这些见证根本没有参考价值。如果你够敏锐,应该会发现这个问题不只发生在这类广告,生活中其实无不是这样的偏误问题,宗教、医疗、政治、经济、教育…几乎所有的领域都有这样的问题,而这些案例就请大家自行思索了。

2.存活者偏差问题:

让我们举个真实的案例:在二次大战期间美军为了增加飞机存活的机率,对所有执行过任务的飞机进行了中弹分布研究,统计后发现机翼是中弹次数最高的地方,而机尾则是中弹次数最少的,依据被击中机率的关係,决定要强化飞机的机翼。这时统计学家亚伯拉罕·沃德教授提出了这个研究的统计问题:『统计的样本中没有那些回不来的飞机!所以他的建议不仅没有强化机翼,反而是强化机尾,因为这项研究真正的意涵是:机尾中弹后还能生还的机率最低』。美军最终被说服,这个决定大大增加了美军飞机的生还率,这就是著名的『存活者偏差问题』。

让我们把这个观念从飞机转移到现实,成功者言论是最典型的案例。报章媒体总是喜欢在成功者身上找元素,然后给出:『因为某某某做了什麽,所以他成功了』这样的结论。可现实的状况是,数千个创业者都做了同样的事情,最后仅剩下一人成功而已。杂志错在导因为果了,从存活者身上找原因是不可信的,真正要做的是从失败者身上看问题。

例如:当成功学鼓吹冒险精神时,他们根本没有统计因为冒险精神而破产的人,也就是失败者并不在样本中。而实际上冒险精神只是减少中庸的状况,同时提高了成功与失败的机率而已。当社会在鼓励大家创业时,很少人拿起政府最公正的统计:新创公司99%会在五年内倒闭。报章杂志拿著那仅存的1%成功事蹟来鼓励人,其实是非常不负责任的!

除此之外,网路上各种心得文章也都具有样本筛选的疑虑,因为往往只有拥有极端体验的人才会发表心得,真实普遍性的中庸结果,在网路上反而凤毛麟角。这件事只需要查询各大疾病的治疗体验就知道了,会出来分享的病患不是治疗极度轻鬆,就是治疗过程很坎坷。而实际上这两种情况在现实中,反而是少见的两个极端,这就是样本筛选产生的结果,而这样的心得与历程分享,只会给读者不客观的认知而已,与事实往往有极大的出入。

所以请反向思考,真实世界的样貌往往不是网路文章上所描述的,让我们学会在阵亡者裡找迹象,而不是存活者中看表象。每一个显著的资讯背后都有反例,真实的状况是否被隐藏在其中,需要深思。

3.条件机率问题:

这是统计上很容易犯的错,也是很多文案写手没弄清楚的问题,假想一下,如果有个仪器在检测某种罕见疾病时准确度高达99%,试问当一个人被仪器检查出得病时,真实得病的机率有多少? 人的第一直觉就是99%,可正确答案其实是无法判断。

想知道答案,必须有这种疾病的得病率才行,让我们假设得病率是1%实际计算一次。这时的数据显示10000当中有100个人得病(得病率是1%)。这100个得病的人将会有99个检测结果为得病,1个检测结果为没得病(因为仪器准确度99%)。换句话说没有得病的9900人当中会有9801个人测出来没有生病,而99人会被测出是生病的(同样因为仪器准确度99%)。

可以看出,10000个人经过仪器检测会有99+99=198个人显示得病,1+9801=9802个人显示没得病。这样的条件下,当一个人被检测得病时,真正的得病机率仅有 99/198=50%,因为198个显示得病的人当中只有99个是真的有病。

当然这个问题在医学上已经被知晓且解决,医生藉由多次筛检就可以大幅降低条件机率发生的影响,但如果不是这麽严谨的医疗领域呢? 网路上的数据有考虑过这样的问题吗? 这就需要考量了。

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统计学是近代重要的学问,对于推动科学发展相当有帮助,但被人有心利用时,就会变成一个误导他人的工具。除非你熟悉统计的原理且足够了解数据源头,否则就应该对统计数字存疑,不该轻信统计的结论,保持判断力并且独立思考,才能够减少统计问题。

除了以上说的样本筛选、存活者偏差、条件机率的统计问题之外,网路上还充斥著无数的虚假数据,很多网路统计根本就是捏造的,因为直接就造假也很少人会考证。因此,请对一切不熟悉的数据来源存疑,千万不要轻易地被影响了。


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