ギロンバ

議論のための掲示板の運営、議論や詭弁に関する記事の発信、ネットやテレビにおける議論の添削、噂や陰謀論のファクトチェックなどの活動をしているウェブサイト。みんなで問題や事象への理解を深め妥協点・最適解を探る議論を目指す。 サイトはこちら→https://gironba.com/

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最近の記事

結婚が幸福をもたらすのか?幸福が結婚をもたらすのか?別の何かが結婚と幸福の両方をもたらすのか?

 今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  相関関係は一つではない。たいてい相関関係は複数ある。特定の結果一つとっても、その結果をもたらす原因はたくさんあるものだ。  我々は、一つの原因が一つの結果をもたらすと考えがちであるが、そのような単純な相関関係は稀であると思った方が良いだろう。  では、思いつく限りの相関関係を提示すればよいのか?それは紙幅の制限や時間の制限により難しそうだ。  とな

    • 蝶の羽ばたきが8000km先で竜巻を起こす世界を説明できるか?

       今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  相関関係は一つであるとは限らない。いや、一つであることの方が少ないだろう。  因果関係を導き出そうとするのなら、まず、考えられる相関関係の数々をピックアップしなければならない。そして、それらの相関関係を一つずつ検討することによって、因果関係であるとみなせそうなものを選りすぐらなければならない。  「相関関係それ自体からは、根本的な原因を最適なかたちで

      • 「鶏が先か、卵が先か」を判断するのは難しい。

         今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  「どんな原因がどんな結果をもたらすか」というように、人は、因果関係が存在することを暗黙裡に前提する。  「因果関係」とは「二つ以上のものの間に原因と結果の関係があること」である。  しかし、とある事象に関して、その原因と結果を確定することは相当難しい。このようなことについて考えることは、「鶏が先か、卵が先か」について考えることに似ていると思う。つまり

        • インターネットという未開の荒野では性悪説を。

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  「オンラインの世界では、根拠の乏しい悪意に満ちたサイトが、あたかも専門家のような体裁を取り繕っていること」が多々ある。なぜなら、インターネット上でファクトチェックが機能していないからである。  概して、情報は、本当と嘘と間違いとが複雑に絡み合って織り成すものである。特に、インターネットではその傾向が顕著である。まさしく「未開の荒野」という表現がぴったり

        • 結婚が幸福をもたらすのか?幸福が結婚をもたらすのか?別の何かが結婚と幸福の両方をもたらすのか?

        • 蝶の羽ばたきが8000km先で竜巻を起こす世界を説明できるか?

        • 「鶏が先か、卵が先か」を判断するのは難しい。

        • インターネットという未開の荒野では性悪説を。

          不確定の未来はあくまで可能性であり、確たる根拠ではない。

           前回の記事を読んでいない方は、こちらをまずご覧いただけると分かりやすいです。  また、今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  「特定の問題・事象についての専門家の立場・見解を引用して提示する際には、その専門家の立場・意見が主流派か否か、その問題を巡っては専門家の間で意見の一致や概ねの統一見解があるのか否かを確認する必要がある」  「もし大半の意見が一致していれば問題なく受け入れられる見解で

          不確定の未来はあくまで可能性であり、確たる根拠ではない。

          専門家も時として間違えるが、素人はそれ以上に間違える。

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  ある問題や事象についての専門家の知見を参考・引用しようとする際には「専門家たちの意見は割れているか、それとも一致しているか?」(アンソニー・ウェストン著・古草秀子訳『論証のルールブック(第五版)』(ちくま学芸文庫、2018年) p73~p75)を確認しなければならない。  特定の問題・事象についての専門家の立場・見解を引用して提示する際には、その専門家

          専門家も時として間違えるが、素人はそれ以上に間違える。

          偏らない。誇張しない。切り取らない。

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  「特定の論争に強い利害関係を持っている人々は、その論争に関して言えば、情報源として適していない場合が多い」(アンソニー・ウェストン著・古草秀子訳『論証のルールブック(第五版)』(ちくま学芸文庫、2018年) p70~p73)。  これは議論をする際に特に注意するべきことである。  利害関係者の発する情報は、論の根拠としては非常に偏ったものになりやすい

          偏らない。誇張しない。切り取らない。

          脳科学者は政治の専門家ではない。ビヨンセは食事法の専門家ではない。

           今回の記事は、下記URLの記事を参考にして書かれている。          ーーーーーーーーーーーーーーー  何かを論ずる際には、引用する情報を選りすぐらなければならない。その上で、「語る資格」について考慮することは不可欠である。  ホンダの各車種の利点についてはホンダのメカニックに、妊娠や出産については助産師や医師、学校については教師に、気候変動については気候学者に、それぞれ「語る資格」があるとしている。  なぜなら、彼らは「適切な経験と知識を備えている」「専門家

          脳科学者は政治の専門家ではない。ビヨンセは食事法の専門家ではない。

          独りでは何も知れない。語れない。

           今回の記事は、下記URLの記事を参考にして書かれています。          ーーーーーーーーーーーーーーー  我々一人一人の視点や視野や知見は限られ、一次情報(自分で直接的に経験して得た情報や自分で実際に調査して得た情報)を得るには物理的な限界がある。  それゆえに「私たちは他者に頼らなければならない。例えば専門家や研究機関や調査や参考文献などに頼って、森羅万象についての必要な知識を語ってもらわなければならない」(アンソニー・ウェストン著・古草秀子訳『論証のルールブ

          独りでは何も知れない。語れない。

          「かもしれない」思考を持とう

           今回の記事は、下記URLの記事を参考にして書かれました。       ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  私(日本人)の実体験なのだが、ウェールズでホームステイしていた際に、ホストマザーに「以前、日本人に会ったことあるのよ。彼はとても真面目だった。きっとあなたも真面目なんでしょう?」と言われたことがあった。  これは類推の一例である。というのもホストマザーは、以前会った「彼」と私の間に「日本人である」という共通点(類似点)を見いだし、その共通点(類似点)を根拠に

          「かもしれない」思考を持とう

          反例は優れた論証の友

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれました。        ーーーーーーーーーーーーーーーーー  「反例」と聞くと、マイナスのイメージを喚起するかもしれない。だって、反例はあなたが苦慮して編み出した一般化を否定するのだから。  しかし、“自分で” “早い段階で” 反例を用いることができれば、反例はあなたの一般化に磨きをかけ、さらにはあなたの論証に磨きをかけるのだ。  「日本では再生可能エネルギーが普及している。その証拠に太陽光発電や水力発電は全国各地で見られる

          反例は優れた論証の友

          数字は必ずしも真実を語らないし、あなたは陰謀を知り得ない。

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。       ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  「数字は真実を語る」とはよく言われるものの、数字自体は真実を語らないし、必ずしも真実を語るわけでもない。  実は、数字それ自体は何も証明しないのだ。  勿論、数字を用いることで補強される論証というのもたくさんある。しかし、数字を用いることで「補強されたように見せかける」論証というのもたくさんある。  論証に数字が用いられているからといって無批判に早急にそ

          数字は必ずしも真実を語らないし、あなたは陰謀を知り得ない。

          一流の射手は何発命中させる?

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。      ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  自分が一流の射手であると証明するためには、まず「命中率」を提示しなければならない。そして「命中率」を提示するのだから、全部で何回射たのか?そのうち何回成功したのか?ということをも提示しなければならない。  これは代表的か否かの問題だ。  自分が一流の射手であることを証明したいのだから、この場合は、的の中心を射抜く確率が「代表的か否か」という問題である。も

          一流の射手は何発命中させる?

          ベストを目指し続け、ベターを実現し続ける【一般化とサンプルの偏りに注意】

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。      ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  多くの人々を代表できるようなサンプルは存在しないのに、我々人間はいつも人々を一概にグループにまとめて一般化しようとする。  完璧なサンプルも完璧な一般化も存在しない。なぜなら、サンプルと一般化には “事実や正確さを犠牲にしてでも分かりやすさを確保する” という意図があるからだ。  そもそもサンプルと一般化は事実を表現しない。サンプルと一般化は事実を表現す

          ベストを目指し続け、ベターを実現し続ける【一般化とサンプルの偏りに注意】

          友達全員が東京出身者であるからといって、学生全員が東京出身者であるわけがない。

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  一つの例で一般化を裏付けることは難しい。なぜなら、選んだ一つの例が例外かもしれないからである。なので、基本的には複数の例を提示するのが望ましい。  ただ、例が多ければ多いほど裏付けという点では好ましいのだが、紙幅の制限もあるし、主張の核心や論点が大量の例に埋もれてしまい論証自体が分かりにくくなってしまう。  これでは本末転倒だ。となれば、やはり「サン

          友達全員が東京出身者であるからといって、学生全員が東京出身者であるわけがない。

          大きな主語は省エネの産物

           今回の記事は、下記の記事を参考にして書かれています。    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー  一般化とは「論理学で、さまざまな事物に共通する性質を抽象し、一つの概念にまとめること」である。 https://www.weblio.jp/content/%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%8C%96  一般化という作業は、議論においては、いや日常生活においても必須のものである。日々、我々は「男性は~」「女性は~」「日本人は~」「欧米では~」

          大きな主語は省エネの産物