Lập luận bằng ví dụ

Lập luận bằng ví dụ có nghĩa là đưa ra một hay nhiều ví dụ cụ thể để hỗ trợ một lập luận quy nạp.

Phụ nữ thời kỳ xa xưa thường lấy chồng từ khi rất trẻ. Juliet trong vở kịch Romeo và Juliet của Shakespeare thậm chí còn chưa tới mười bốn tuổi. Ở thời Trung cổ, tuổi mười ba là độ tuổi thông thường để lập gia đình đối với một phụ nữ Do Thái. Và trong thời kỳ Đế quốc La Mã, rất nhiều phụ nữ La Mã kết hôn lúc mười ba hay trẻ hơn.

Lập luận này quy nạp từ ba ví dụ ‒ Juliet, phụ nữ Do Thái thời Trung cổ và phụ nữ La Mã thời kỳ Đế quốc La Mã – đi đến kết luận “nhiều” hay hầu hết phụ nữ thời kỳ xa xưa. Để diễn đạt hình thái lập luận này rõ ràng nhất, chúng ta có thể liệt kê những tiền đề một cách tách bạch với kết luận được đặt ở dòng cuối cùng:

Juliet trong vở kịch Romeo và Juliet của Shakespeare thậm chí còn chưa tới mười bốn tuổi.

Phụ nữ Do Thái thời Trung Cổ thường kết hôn ở tuổi mười ba.

Rất nhiều phụ nữ La Mã trong thời kỳ Đế quốc La Mã kết hôn lúc mười ba tuổi hay trẻ hơn.

Do đó, phụ nữ thời kỳ xa xưa lấy chồng từ khi rất trẻ.

Thường thì tôi hay viết những lập luận ngắn theo cách này để xem chính xác những lý lẽ này hoạt động ra sao.

Khi nào những tiền đề như vậy đủ sức chứng minh một lập luận quy nạp?

Tất nhiên, có một yêu cầu là các ví dụ phải chính xác. Hãy nhớ lại Nguyên tắc thứ 3: Một lập luận phải bắt đầu từ một tiền đề đáng tin cậy! Nếu Juliet không phải mười bốn tuổi hoặc nếu hầu hết phụ nữ La Mã hay phụ nữ Do Thái không kết hôn ở tuổi mười ba thì lập luận này sẽ yếu đi rất nhiều và nếu không có tiền đề hỗ trợ nào đúng thì ở đây không có lập luận nào đúng cả. Để kiểm tra những ví dụ của một lập luận hay tìm ra những ví dụ tốt cho lập luận riêng của mình, bạn có thể sẽ cần tiến hành một số nghiên cứu.

Nhưng giả định rằng những ví dụ đều chính xác, quy nạp từ những ví dụ này vẫn là một công việc rắc rối. Chương 2 sẽ cung cấp cho bạn một danh sách ngắn gọn nhằm đánh giá lập luận bằng ví dụ ‒ của bạn lẫn của người khác.

>>>>>Xem thêm: Đề ra mục tiêu cao khi làm việc với khách hàng

8. Sử dụng nhiều ví dụ

Một ví dụ duy nhất đôi khi chỉ có thể được sử dụng cho mục đích minh họa. Chỉ nêu ví dụ về Juliet có thể sẽ minh họa cho hôn nhân thời xưa. Nhưng chỉ với một ví dụ thì không hỗ trợ gì cho lập luận quy nạp. Phải cần nhiều hơn một ví dụ.

KHÔNG NÊN:

Chỉ có đấu tranh phụ nữ mới giành được quyền bầu cử.

Do đó, phải có đấu tranh phụ nữ mới giành được các quyền bình đẳng cho mình.

NÊN:

Chỉ có đấu tranh phụ nữ mới giành được quyền bầu cử.

Chỉ có đấu tranh phụ nữ mới giành được quyền học đại học và cao đẳng.

Chỉ có đấu tranh phụ nữ mới giành được quyền bình đẳng trong công việc.

Do đó, phải có đấu tranh phụ nữ mới giành được các quyền bình đẳng cho mình.

Trong lập luận quy nạp về nhóm những vấn đề nhỏ nhặt, tốt nhất nên cân nhắc toàn bộ hay hầu hết các ví dụ. Một lập luận quy nạp về tất cả tổng thống Mỹ từ sau thời kỳ Kennedy nên nhắc đến tất cả các vị tổng thống. Tương tự như vậy, lập luận rằng quyền của phụ nữ đều từ đấu tranh mà có cũng nên bao gồm tất cả hay hầu hết những quyền quan trọng.

Những lập luận quy nạp về nhóm vấn đề lớn hơn đòi hỏi chọn ra một “mẫu thử”. Chắc chắn chúng ta không thể liệt kê tất cả phụ nữ thời xa xưa đã kết hôn sớm; thay vào đó, lập luận của chúng ta cần đưa ra một vài phụ nữ làm đại diện cho số còn lại. Việc cần bao nhiêu ví dụ tùy thuộc vào tính đại diện của những ví dụ đó, đó là điểm mà Nguyên tắc 9 sẽ đề cập. Nó cũng phụ thuộc một phần vào quy mô của nhóm mà chúng ta lập luận quy nạp. Những nhóm lớn thường đòi hỏi nhiều ví dụ hơn. Phát biểu rằng “thị trấn của bạn đầy ắp những người xuất chúng” đòi hỏi nhiều bằng chứng hơn phát biểu “bạn của bạn là những người xuất chúng”. Tùy thuộc vào việc bạn có bao nhiêu người bạn, thậm chí chỉ hai hay ba ví dụ cũng có thể đủ để chứng minh rằng bạn của bạn là những người xuất chúng. Tuy vậy, trường hợp thị trấn của bạn lại khác. Ngoại trừ nó quá nhỏ bé, còn không, để chứng minh thị trấn của bạn đầy những người xuất chúng, bạn cần đưa ra nhiều ví dụ hơn.

9. Sử dụng những ví dụ mang tính đại diện

Thậm chí một số lượng lớn những ví dụ cũng có thể đại diện sai cho nhóm lập luận quy nạp. Chẳng hạn, nhiều ví dụ về phụ nữ La Mã không thể đại diện cho phụ nữ nói chung vì phụ nữ La Mã không

nhất thiết đại diện cho phụ nữ ở những vùng khác trên thế giới. Lập luận cũng đòi hỏi phải bao gồm phụ nữ từ những vùng khác.

Tất cả mọi người trong khu vực tôi ở đều ủng hộ McGraw trở thành tổng thống. Do đó, McGraw chắc chắn sẽ thắng.

Lập luận này rất yếu vì một khu vực dân cư khó lòng đại diện cho toàn thể người dân đi bầu. Một khu vực dân cư sung túc có thể ủng hộ một ứng cử viên không được những người khác yêu mến. Những sinh viên trong làng đại học thường ủng hộ những ứng viên đạt thành tích kém ở các khu vực khác. Bên cạnh đó, chúng ta thậm chí ít khi có được bằng chứng tốt từ những người hàng xóm. Nhóm những người đặt bảng hiệu trong sân nhà và dán đề can lên xe của họ (và thường thì bãi cỏ của những người này nằm trong các con đường xe cộ qua lại hay thậm chí họ thường lái xe và/hoặc đậu ở những địa điểm dễ gây chú ý) có thể đại diện sai cho toàn thể khu dân cư.

Một lập luận vững chắc cho phát biểu “McGraw chắc chắn sẽ thắng” đòi hỏi một mẫu thử đại diện cho toàn bộ dân chúng tham gia bỏ phiếu. Không dễ dàng xây dựng một mẫu thử như vậy. Những chiến dịch lấy ý kiến công chúng xây dựng các mẫu thử rất cẩn thận. Đã có một bài học đáng nhớ về việc chọn người tham gia khảo sát. Vào năm 1936, tờ Literary Digest tiến hành cuộc khảo sát lấy ý kiến công chúng trên quy mô lớn lần đầu tiên để dự đoán kết quả cuộc tranh cử tổng thống giữa Roosevelt và Landon. Những cái tên được chọn ra đây cũng là cách ngày nay người ta vẫn hay sử dụng, thường được lấy từ danh bạ điện thoại và danh sách xe hơi đăng ký trước bạ. Số lượng người khảo sát chắc chắn không hề nhỏ: hơn 2 triệu “phiếu bầu” đã được kiểm. Cuộc khảo sát dự đoán chiến thắng sẽ thuộc về Landon. Tuy nhiên, Roosevelt lại chiến thắng một cách dễ dàng. Khi nhìn lại sự kiện này, rất dễ thấy được vấn đề nằm ở đâu. Vào năm 1936, thành phần được lựa chọn chỉ là những người sở hữu điện thoại và xe hơi. Mẫu thử đó rõ ràng nghiêng về phía những cử tri giàu có sống ở nội thành ‒ những người ủng hộ Landon hơn.

Kể từ đó, các cuộc khảo sát dần được cải thiện. Tuy nhiên, vẫn còn những lo lắng về tính đại diện của các mẫu thử, đặc biệt với những mẫu thử nhỏ. Giờ đây gần như chắc chắn ai cũng có điện thoại nhưng không ít người có nhiều hơn một cái điện thoại; rất nhiều người khác có số điện thoại không được liệt kê trong danh bạ; một vài số điện thoại đại diện cho cả một hộ gia đình nhiều cử tri và nhiều số điện thoại chỉ đại diện cho một cử tri; vài người không muốn nói chuyện với những người làm công tác khảo sát; và những vấn đề tương tự. Ngay cả khi thận trọng chọn lựa mẫu thử thì những mẫu đó cũng có thể không mang tính đại diện. Chẳng hạn, rất nhiều những cuộc khảo sát quy mô và uy tín nhất cũng đã cho kết quả sai trong lần bầu cử tổng thống năm 1980.

Tính đại diện của bất kỳ mẫu thử nào luôn luôn không chắc chắn ở một khía cạnh nào đó. Hãy lường trước sự nguy hiểm này! Hãy tìm ra những mẫu thử đại diện cho cả tổng thể trong lập luận quy nạp. Nếu bạn muốn biết trẻ em xem truyền hình nhiều mức nào, đừng chỉ khảo sát học sinh lớp ba tại ngôi

trường công ở địa phương. Nếu bạn muốn biết người dân ở các quốc gia khác nghĩ gì về Hoa Kỳ, đừng chỉ hỏi những du khách.

Hãy nghiên cứu! Thí dụ như Juliet chỉ là một người phụ nữ. Liệu cô có đại diện được cho phụ nữ vào thời kỳ và khu vực cô sống hay không? Chẳng hạn, trong vở kịch của Shakespeare, mẹ của Juliet nói với cô:

Hãy nghĩ đến chuyện hôn nhân đi, con gái;

Những cô gái trẻ hơn con, những cô gái cao quý, ở chốn Verona này,

Đều đã trở thành mẹ cả rồi.

Nếu ta nhớ không lầm, bằng tuổi con bây giờ, ta đã làm mẹ con từ lâu rồi,

Trong khi đó, con ta bây giờ vẫn lẻ loi chưa chồng…

(1.3.69-73)

Đoạn kịch này cho thấy việc Juliet kết hôn ở tuổi mười bốn không phải trường hợp ngoại lệ; thực tế; kết hôn ở tuổi mười bốn có vẻ như đã quá trễ rồi.

>>>>>Xem thêm: Báo giá và quy trình dịch vụ Chạy quảng cáo Google

Khi xây dựng những lập luận riêng của mình, đừng chỉ dựa vào những ví dụ “nảy ra trong đầu mình.” Những ví dụ mà bạn nghĩ ra vào thời khắc đang chú ý đến vấn đề nhiều khả năng thường mang tính thiên kiến. Một lần nữa, hãy đọc sách, hãy suy nghĩ cẩn thận để tìm ra một mẫu thử thích hợp và hãy giữ cho bản thân mình trung thực thông qua việc lường trước những ví dụ đối lập (Nguyên tắc 11).

10. Thông tin nền tảng là cốt yếu

Chúng ta thường cần thông tin nền tảng trước khi đánh giá một nhóm ví dụ.

Bạn nên sử dụng Slapdash Services. Hiện đang có hàng tá khách hàng sống trong khu vực của bạn hoàn toàn hài lòng về dịch vụ của chúng tôi!

Slapdash có thể thực sự có “hàng tá” khách hàng “hoàn toàn” hài lòng sống trong khu vực của bạn – mặc dù kiểu phát biểu này thường không đi kèm bằng chứng – nhưng bạn cũng cần cân nhắc xem có bao nhiêu người trong khu vực của bạn đã dùng thử Slapdash. Nếu có một nghìn người đã sử dụng thử Slapdash và có “hàng tá” người hài lòng thì thực tế “hàng tá” khách hàng hài lòng đó chỉ chiếm 2,4% trong số tất cả khách hàng. Hãy thử dùng dịch vụ của hãng khác.

Đây là một ví dụ nữa:

Khu vực “Tam giác Bermuda” ngoài khơi Bermuda là một địa điểm nổi tiếng. Nơi đây, rất nhiều tàu bè và máy bay đã biến mất một cách bí ẩn. Chỉ trong vòng một thập kỷ qua đã có hàng tá vụ biến mất.

Không nghi ngờ gì điều đó. Nhưng “hàng tá” trên tổng số bao nhiêu con tàu và máy bay bay ngang qua khu vực này? Hàng chục hay hàng chục nghìn? Nếu chỉ là vài tá con tàu hay máy bay đã biến mất trên tổng số hai mươi nghìn chẳng hạn, thì tỷ lệ biến mất ở khu vực Tam giác Bermuda có thể chỉ ở mức bình thường hay thậm chí dưới mức bình thường – chắc chắn không có gì bí ẩn.

Hãy xem xét đến việc chúng ta thường mua xe hay chọn trường sau khi đã tham khảo lời khuyên của vài người bạn hay nhớ đến vài kinh nghiệm cá nhân. Việc nghe chuyện chị dâu của ai đó đã có một khoảng thời gian tồi tệ cùng chiếc Volvo đủ để ngăn chúng ta không mua một chiếc Volvo – dù rằng Báo cáo Người tiêu dùng có thể chỉ ra rằng nhìn chung những chiếc Volvo rất đáng tin cậy. Chúng ta đã cho phép một ví dụ sinh động chiến thắng một báo cáo tổng kết được so sánh cẩn thận dựa trên hàng ngàn những ghi chép về con số sửa chữa. Richard Nisbett và Lee Ross gọi đây là kiểu lập luận “người mà”, giống như trong câu “Tôi biết một người mà hút ba gói thuốc một ngày và sống đến 100 tuổi” hay “tôi biết mội người mà đã từng có một chiếc Volvo nhưng hóa ra chiếc xe chỉ là món đồ đồng nát.” Đây gần như luôn luôn là một kiểu ngụy biện. Như Nisbett và Ross đã chỉ ra, việc “một chiếc xe hóa ra chỉ là món đồ đồng nát” chỉ khiến tỷ lệ sửa-chữa-thường-xuyên thay đổi rất nhỏ.

Để đánh giá một nhóm ví dụ, chúng ta cần xem xét đến tỷ lệ nền tảng. Tương ứng với điều đó, khi một lập luận đưa ra những con số về tỷ lệ hay phần trăm, thông tin nền tảng liên quan thường phải bao gồm con số cụ thể. Các vụ trộm xe trong khu đại học có thể tăng 100% nhưng nếu nó có nghĩa là có hai chiếc xe bị trộm thay vì một chiếc thì cũng không có gì thay đổi nhiều cho lắm.

Đây là ví dụ cuối cùng:

Sau một kỷ nguyên khi các trường đại học thể dục thể thao bị tố cáo lợi dụng sinh viên vì đã đánh rớt các sinh viên này khi khả năng chơi thể thao của họ đã hết, những vận động viên đại học giờ đây đã tốt nghiệp với tỷ lệ cao hơn. Ở rất nhiều trường, tỷ lệ tốt nghiệp của những người này là hơn 50%.

Năm mươi phần trăm ư? Khá ấn tượng nhỉ! Tuy nhiên, con số này dù ban đầu trông có vẻ thuyết phục nhưng không thực sự nói lên vấn đề chính ở đây.

Đầu tiên, dù “nhiều” trường đã có hơn 50% vận động viên tốt nghiệp, vẫn còn nhiều trường khác chưa làm điều đó – do vậy con số này không bao gồm những trường lợi dụng các vận động viên nhiều nhất – điều đã khiến mọi người lo ngại từ ban đầu.

Thứ hai, sẽ rất có ích nếu biết được tỷ lệ tốt nghiệp “hơn 50%” đó so với tỷ lệ tốt nghiệp của tất cả sinh viên cùng một trường như thế nào. Nếu nó thấp hơn rất nhiều, có thể những vận động viên vẫn đang bị lợi dụng.

Cuối cùng và quan trọng nhất, lập luận này không hề đưa ra bất kỳ lý do nào để chúng ta tin rằng tỷ lệ tốt nghiệp của các vận động viên đại học đang thực sự được cải thiện – bởi ở đây không đưa ra bất kỳ con số so sánh nào với tỷ lệ trước đó. Có thể chúng ta có ấn tượng rằng tỷ lệ tốt nghiệp của các vận động viên đại học đã từng thấp hơn nhưng nếu không biết tỷ lệ trước đây thì không thể nói được điều gì!

>>>>>Xem thêm: studio chụp ảnh quảng cáo