推特上的攻击规律可靠吗?

如图:缅甸小竹:

上推快三年,发现推特的规律😊。。。有敏感事情时,50%夸大,30%借机造谣,真正理智的很少很少。没有大事情的时候,就相互攻击😂。。。掀起风浪的,很多无间道。反对群体其实很多人才,只是都自恃有才,各自为战😅。

与缅甸小竹类似的,裤论徐思远,抱怨大陆人思维不清,中集体主义的毒太深。

悉尼奶爸回复缅甸小竹:

互相攻击观点是好事,是值得鼓励的。
问题是常会演变成攻击动机,攻击居心,攻击道德,攻击人身。
虽说凡事都需要一个演变过程,混沌是再平衡的必经阶段,但好像从来都没有平衡过,何谈“再”。

我的观点:

(对缅甸小竹说,)有没有想过,人是相互影响的。有没有可能,是某人的沟通方式错误,激发了别人蛮不讲理?
就好像有个朋友说,20多年从来没有发过脾气,因为他见到的所有人,都非常的平和理性,都能非常愉快的沟通——20年,50个国家,至少见过百万人次,从来没发过脾气——数据量可谓巨大。
百万人看似数据很大,但是,也只是他一个人的经验。假如观察人不是他,结果就可能完全相反。比如,我有几天每天都生气,一个人不讲理我能承受,一群人都不讲理,我怎么能不生气?
他不生气,因为他接触的人,都是各国精英人士;而我,接触的是大陆底层平民,能一样吗?
当我们做观察时,一定要注意区分,自己是否参与了互动。如果是,很可能带来系统性风险。我们常说,裁判兼球员,球赛就不能让人信服,更有可能是自己给自己颁奖。
大陆统计教材叫系统性误差。估计一般人没听说过这个词语,所以,我要特别解释一下它。因为误差有正误差和负误差,是随机发生的,所以,正误差和负误差在一定程度上是可以抵消,那么,导致总的误差并不会太大,不是所有的误差加在一起。但系统性误差就不同,它是在同一个方向的误差,所以,他们的误差不会抵消。同一个方向的误差积累,系统的总误差一定是他们误差累加起来的和。这种误差积累就非常的可怕。数量一多,就一定超出范围,带来错误。
所以,做统计一定要避免系统性偏差。而和别人互动的经验,因为需要本人参与,所以,结论很难可靠。
事实上,人与人不同,获得交往的途径不同,见到的人不同,自然决定了结果的不同。我常举的一个例子就是,张三总是去妓院找小姐,他就感叹,怎么我睡的女人都是妓女呢?废话,因为他先选择了妓女这个群体,再做统计,得出他睡的女人都是妓女,甚至得出,世界上所有的女人都是妓女,就是因为他选择错了统计对象,使得经验不具有代表性。
同样道理,那些抱怨别人(大陆人)都不讲逻辑,只会吵架的人;抱怨大陆人都是集体主义的傻逼的人,应该从自己身上找原因——其实,可能是那些的水平太差,接触不到大陆有见识的人。或者说,表现太差,被有见识的人屏蔽了——是那些人只配和垃圾人一起玩,不能怪大陆人素质低。
其实,当把大陆人不加区分的批评的时候,就已经犯了集体主义错误。至于说,所有大陆人都怎么怎么样,明显是以偏概全——你逐个调查过每个人吗?显然没有。既然没有调查,何来的结论?——没有证据就说话,足见浅薄。
并且,这类全称命题,只要一个反例,就可以驳倒该命题。可见,说这些内容的人,水平有多差。也因为他们水平差,缺乏见识,所以,有见识的人根本不屑于搭理这些人。
 
2022年11月10日 401文子
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