Почему я топлю за научный подход

осторожно в посте многа букв

Многие думают (и я тоже в начале своего пути), что "по науке" это когда ты много знаешь, читаешь и прикладываешь ссылку на Pubmed на каждую свою фразу. Как юрист, который указывает на основании какой статьи он требует что-то.

Но на самое деле научный подход это про то КАК МЫСЛИТЬ. И тут чатгпт тебе найдет ссылку на исследование, но он не научит тебя мыслить.

Я коротко набросал основные 6 принципов научного мышления, которые лично мне помогают очень в жизни, они очень хорошо бьются с логикой и инструментами из КПТ:

1. Мыслить вероятностями

(можно даже субъективно в % или в цифрах «в 5 из 20 случаев»)

«Курение убивает!»

«Курение повышает вероятность X рисков в Y раз или на Z %»

«Да, мне кофе не мешает спать, я постоянно пью его вечером»

«на 55% я уверен, что кофе не мешает моему сну»

Это очень скучно звучит. Ты не соберешь «лайки» от социума за эту неуверенность, но именно эта штука помогает мыслить гибко. И по сути это антоним мышлению «Все или ничего». Спроси себя: «Я готов поставить всю свою месячную зарплату на то, что это правда, если это реально проверить?»

2. Обновляй свою уверенность по мере появления новых данных

Мысли как детектив/следователь. Какие-то улики в деле - косвенные и дают пару % уверенности. Какие-то улики - железные и могут х2 повысить или снизить уверенность в виновности человека. Не уверен? Собирай данные.

«Да пофиг, что говорят в интернете. Я уже на себе проверил».

«Я прочитал исследование, что кофе вечером даже "скрытно" может портить качество сна. +я вспомнил, что я никогда не проверял и не вел дневник сна (с кофе / без кофе) Моя уверенность в том что «Кофе вечером не мешает сну» снижается на 15%.

Общество хейтит людей за то, что они «переобуваются». Но я себе говорю: «Я не обязан быть прав с первого раза. Я обязан честно обновлять свою картину мира, когда появляются новые данные, даже если мне это невыгодно».

3. Ищи причины, почему ты можешь ошибаться.

«Чатгпт, найди исследования, что кофе вечером не влияет на некоторых людей!».

«Почему я могу быть не прав: 1) я не вел дневник 2) я не проверял это в лаборатории 3) я не помню уже, когда я не пил кофе вечером хотя бы неделю 4) Есть много работ и данных, которые говорят об обратном 5) В рекомендациях сомнологов этот пункт везде стоит, а раз они изучают сон, возможно они лучше меня разбираются»

4. Твой план - это всего-лишь гипотеза

«С этого месяца буду делать 2 больших видео ютюб, каждую неделю 3 коротких видео, 1 эфир и 3 поста»

«Проверим, что из этого будет получаться, что из этого дает больше всего результата, сколько это будет занимать по времени и нервов, как можно оптимизировать. В конце недели проверка - корректировка гипотезы/плана»

«Я буду тренироваться 3 раза в неделю, 2 раза делать кардио, каждый день читать по 10 страниц книг»

«В целом у меня есть возможности на это, но проверим 2 недели, на сколько этот план получится соблюдать, где я буду спотыкаться и как это поправить. Через 2 недели - пересмотр гипотезы»

5. Любые ситуации и ошибки - это данные

«Блин, я опять пропустил тренировку, слабовольный овощ!»

«Окей, третья тренировка уже 2 раза подряд слетает на выходных, возможно, мне лучше заходит 2 раза в неделю ходить. Даю плану ещё неделю; слетит третий раз, меняю гипотезу (план) на 2 тренировки, но чуть увеличу объем»

6. «Когда слышишь стук копыт - думай о лошади, а не о зебре». Ищи сначала частого виновника.

«Я не худею на дефиците, у меня сломан метаболизм / гормоны»

«Недоучёт калорий встречается у большинства худеющих (в исследованиях люди занижают съеденное на 30-50%, сами того не замечая). Реальная поломка метаболизма науке пока неизвестна. Ставлю сначала на самое частое на практике объяснение и проверяю его: неделю взвешиваю ВСЁ, включая масло на сковороде и "да я только попробую кусочек"».

«По-умному» эти все принципы выше еще называются «Байесовское мышление».

https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_epistemology

Ну или рациональное логическое мышление взрослого человека. Принципов там на самом деле куда больше, но это вот прям база))

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: en.wikipedia.org

Комментарии: