Érvelési és meggyőzési készségek 9. óra

Hasonló dokumentumok
Összehasonlítások hibái

Érveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u fsz. 2.

Érveléstechnika-logika 6. óra

Érveléstechnika-logika 5. óra

Érveléstechnika-logika 4. óra

Érvelési és meggyőzési készségek 11. óra

Érveléstechnika 6. A Racionális vita eszközei

Érveléstechnika-logika

Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG

Érveléstechnika-logika 4. óra

Érveléstechnika-logika

Tárgyalás-technikai alapok

Érveléstechnika-logika 3. óra

BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék. Mérnöketika. Racionális Etikai Döntések

Érvelési és meggyőzési készségek 4. óra

Emelt szintű szóbeli érettségi vizsga értékelési útmutatója. Olasz nyelv. Általános jellemzők

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Tartalomjegyzék. Pragmatikai és logikai alapok. Első rész A könyv célja, használata 1.2 Elméleti keretek: pragmatika és logika

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

Érvelés, tárgyalás, meggyőzés

KORRUPCIÓELLENES ÁTTEKINTÉS. Képzési útmutató a Brunswickkal üzleti tevékenységet folytató harmadik felek számára 2018

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Értékelési szempont. A kommunikációs cél elérése és az interakció megvalósítása 3 Szókincs, kifejezésmód 2 Nyelvtan 1 Összesen 6

Minta. Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ. Minta. Feladatonként értékeljük Jártasság a témakörökben Szókincs, kifejezésmód Nyelvtan

Érveléstechnika-logika 1. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u fsz. 2.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához

Értékelési útmutató a középszintű szóbeli vizsgához. Angol nyelv

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.

ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ AZ EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ

Fiatalok pénzügyi kultúra mérésének, fejlesztésének lehetőségei. Dr. Kovács Péter Szegedi Tudományegyetem

Érvelés, tárgyalás, meggyőzés

Középszintű szóbeli érettségi vizsga értékelési útmutatója. Olasz nyelv

Érveléstechnika-logika 3. óra

ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ AZ EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ. Általános útmutató

EMELT SZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1

(EGT-vonatkozású szöveg)

Értékelési útmutató a középszintű szóbeli vizsgához. Angol nyelv. Általános jellemzők. Nincs értékelés

Értékelési útmutató az emelt szintű szóbeli vizsgához

1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója. Általános útmutató

A nappali tagozatra felvett gépészmérnök és műszaki menedzser hallgatók informatikai ismeretének elemzése a Budapesti Műszaki Főiskolán

Vélemény kifejtése, érvelés és az interakció megvalósítása 3 Szókincs, kifejezésmód 3 Nyelvtan 3 Összesen 9 Harmadik feladat (Önálló témakifejtés)

Arisztotelesz Kr.e. 350 körül írta logikai műveit, melyek egyrésze elveszett, a többit 300 évvel később

2. MÉRÉSELMÉLETI ISMERETEK

K É R D Ő Í V személyes kommunikációs stílus

FILOZÓFIA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

A minőség gazdasági hatásai

Legfontosabb tervezési feladatok. Milyen a jó terv? Terv teljesítési viszonyszám Vtt% Terv feladat viszonyszám Vtf%

JEGYZŐKÖNYV. A tanmenet és az éves tervezés egyéb dokumentumai:

A törzsszámok sorozatáról

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

17. modul: EGYENLETEK, EGYENLŐTLENSÉGEK, KÉTISMERETLENES EGYENLETEK

ÁLATALÁNOS METEOROLÓGIA 2. 01: METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK ÉS MEGFIGYELÉSEK

Többtényezős döntési problémák

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Alcsoport_DE_munkatarsi_2017_NK. Válaszadók száma = 17. Felmérés eredmények. Válaszok relatív gyakorisága Átl. elt. Átlag Medián 50% 25%

KÖZÉPSZINT BESZÉDKÉSZSÉG ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Mintavételi eljárások

Az emelt szintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Kísérlettervezés alapfogalmak

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Használd tudatosan a Vonzás Törvényét

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

KÖZLEKEDÉSÜZEMI ÉS KÖZLEKEDÉSGAZDASÁGI TANSZÉK. Prof. Dr. Tánczos Lászlóné 2015

Emlékeztető. Csepregi Ilona

I. AZ ORSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉSRŐL

Matematika. 1. osztály. 2. osztály

Szavazási protokollok - közös preferencia kialakítása

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

ÉRVELÉSTECHNIKA-LOGIKA GYAKORLÓ FELADATOK, 1. ZH

Minőség-ellenőrzés 2016

Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

Érettségi feladatok: Statisztika

A évi országos kompetenciamérés iskolai eredményeinek elemzése, értékelése

A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Térfogat és súly alapú faátvétel problémái

Takács Katalin - Elvárások két értékelési területen. Az értékelés alapját képező általános elvárások. Az értékelés konkrét intézményi elvárásai

A középszintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója. Orosz nyelv. Általános útmutató

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Zaj és rezgésvédelem NGB_KM015_ tanév tavasz Zajmérés. Bedő Anett egyetemi tanársegéd SZE, MTK, BGÉKI, Környezetmérnöki tanszék

DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KAR GÉPÉSZMÉRNÖKI TANSZÉK SPM BEARINGCHECKER KÉZI CSAPÁGYMÉRŐ HASZNÁLATA /OKTATÁSI SEGÉDLET DIAGNOSZTIKA TANTÁRGYHOZ/

13. Egy x és egy y hosszúságú sorozat konvolúciójának hossza a. x-y-1 b. x-y c. x+y d. x+y+1 e. egyik sem

ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A KÖZÉPSZINTŰ SZÓBELI VIZSGÁHOZ. Általános útmutató

KERESKEDELMI ÉS MARKETING ALAPISMERETEK ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA

Fontos (Rossz) Hírek Közlése

A kiválasztási eljárások megbízhatósága és gazdaságossága

Pszichometria Szemináriumi dolgozat

Érvelés, tárgyalás, meggyőzés

Átírás:

Érvelési és meggyőzési készségek 9. óra BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék http://www.filozofia.bme.hu/

Tartalom Érvelési hibák II - folytatás, befejező rész: Irrelevanciák Mások még rosszabbak Kompozíciós hiba Összehasonlítások hibái Adatok mint a meggyőzés eszközei Értelmetlen adatok hibája Hozzáférhetetlen adatok hibája

Érvelési hibák Az általunk tárgyalandó hibák a racionális vita szempontjából tekinthetők hibának. Tehát abból a szempontból, hogy akadályozzák a véleménykülönbség feloldását, a helyes álláspont kialakítását.

Érvelési hibák Az érvelési hibák létrejöhetnek: 1. Szándékoltan: Ha valójában tudatosan nem a helyes álláspont megtalálása az igazi, fő célunk. (A győzelem, a másik kikészítése stb.) 2. Nem szándékosan: Ha a fő célunk továbbra is a helyes álláspont megtalálása, de nem ismerjük az említett feltételeket időlegesen nem tudatosan engedünk más célok felerősödésének, a szabályok megszegésének. Ezzel nem csak a vitapartnert, de saját magunkat is megtévesztjük.

Egyéb gyakori hibák A globális vagy tárgyi irrelevancia olyan megjegyzésekre utal, amelyek nincsenek kapcsolatban a tárggyal- azaz nem tartoznak a témához-, és így nem segítik a racionális vita céljának megvalósulását. A lokális irrelevancia olyan megjegyzésekre utal, amelyek talán a vita tárgyának szempontjából fontosak, de a dialógus adott pontján a szűkebb kontextusban nem megfelelőek. Vö. mellébeszélés Az irrelevanciát különböző pszichológiai tényezők következtében sokszor nem vesszük észre.

Egyéb gyakori hibák A vita eltereléséről akkor beszélünk, amikor az álláspont vagy az érvelés gyengéinek kiderülését, illetve a bírálatot azzal kerüljük el, hogy témát váltunk, eltereljük a beszélgetés fonalát. Az elterelés két leggyakoribb eszköze az, hogy vagy olyan érintőleges témát dobunk be, amelyik a másikat érdekli, vagy olyan provokatív kérdést, megjegyzést fogalmazunk meg, amely a másikat érzelmileg felkavarja, és ezzel a figyelmét leköti.

Egyéb gyakori hibák A mások még rosszabbak hiba esetében egy rossz, kritizált dolgot azon az alapon próbálnak védeni, elfogadhatónak beállítani, hogy még rosszabb dolgokat elfogadunk. A következetesség nem lehet hivatkozási alap a rossz gyakorlatok szaporításához. Miért akarod ezt a ruhát megvenni? Drága. Nem baj, vannak még drágábbak is Szörnyű ez a műsor. Semmi baj a Való Világgal, vannak ennél rosszabb műsorok is.

Egyéb gyakori hibák Kompozíciós hiba: A részek rendelkeznek egy bizonyos tulajdonsággal, és ennek alapján következtetünk arra, hogy az egész is rendelkezik ugyanazzal a tulajdonsággal. A baloldal/jobboldal már megmutatta, mi vár ránk, ha ők kerülnek kormányra. Igazából konkrét pártok, nem pedig teljes politikai oldalak kormányzási teljesítményét tudjuk jellemezni.

Összehasonlítások Az összehasonlítás alapkérdése: a lehetőségek közül melyik a legjobb egy adott feladat vagy probléma megoldására, egy igény kielégítésére. Az összehasonlítás végül is egy érvelés amellett a konklúzió mellett, hogy ez és ez a legjobb megoldás az adott problémára.

Leplezett összehasonlítás Ez a hiba akkor merül fel, amikor egy dolog (megoldás, eljárás, termék stb.) tulajdonságait önmagában vizsgálják, és ennek alapján vonnak le következtetést a dolog elfogadhatóságára vonatkozóan, pedig az csupán egy az alternatív lehetőségek közül, amelyek közül valamit végül is mindenképpen választunk. Minden esetben felmerülhet, amikor alternatívák közül a lehető legjobbat kell választani. Pl.: véges források elosztása: x cél nemes, jó, támogatni kellene (a többi, más alternatíva is lehet nemes, jó, azt kellene megmutatni, hogy x jobb, mint a többi) Pl.: telefonvásárlás (x termék nagyon szép, ilyen és ilyen előnyei vannak, ezért célszerű választani (miközben nem hasonlítjuk össze a többivel módszeresen)

Elfogult összehasonlítás Több alternatíva kell az összehasonlítás Nem elég tisztában lenni azzal, hogy dönteni csak összehasonlítás alapján lehet, és nem elég csupán különböző összehasonlításokat végezni, az alternatívákat módszeresen kell összehasonlítani.

Elfogult összehasonlítás Vannak alternatíváink Vannak szempontjaink Összehasonlítás Minden szóba jöhető alternatívát figyelembe vettünk? Jól hasonlítottuk őket össze? X jobb, mint y? Ha x jobb, mint y, ebből mi következik?

Elfogult összehasonlítás Akkor ésszerű az egyik dolgot (megoldást, eljárást, terméket) választani, ha összességében, a szempontok teljes rendszerét figyelembe véve jobbnak bizonyul az adott feladatra, mint a többi. Az elfogult összehasonlítás hibáját követi el az, aki: 1. az összehasonlításnál nem veszi figyelembe az összes fontos szempontot, elfogultan válogat, vagy 2. aki az egyes szempontokat nem alkalmazza következetesen minden alternatívára, tehát nem végez valódi összehasonlítást. A hiba általában a két változat keverékeként jelentkezik.

Összehasonlítások Az összehasonlítás alapkérdése: a lehetőségek közül melyik a legjobb egy adott feladat vagy probléma megoldására, egy igény kielégítésére. Az összehasonlítás végül is egy érvelés amellett a konklúzió mellett, hogy ez és ez a legjobb megoldás az adott problémára.

Az összehasonlítás lépései 1. Definiálja a megoldandó problémát! Pl: melyik autót vegyem? Melyik a legjobb nekem? Hiba: a javasolt megoldásokkal, tünetekkel, és nem megfelelő szinten definiálni!

Az összehasonlítás lépései 2. Rögzítse, hogy milyen kritériumok szerint keresi a megoldást! Minden fontos kritériumot tekintetbe kell venni! 3. Súlyozza a kritériumokat! 4. Tárja fel a megoldási lehetőségeket! Hiba a lehetségesnél kevesebből kiindulni!

Az összehasonlítás lépései 5. Mérlegelje, hogy a megoldási lehetőségek milyen valószínűséggel felelnek meg a kritériumoknak! 6. Számítsa ki az egyes megoldások szubjektív várható hasznosságát, és válassza a legnagyobb értékkel rendelkezőt!

Összehasonlító táblázat

Összehasonlítások javítása Szét lehet húzni a mezőnyt: Lényeges különbséget teszünk a preferenciáink, azaz a súlyszámok (s) között. Pl. azzal, hogy rögzített egységnyi súlyt osztunk szét, akár mennyi szempontot veszünk is fel. Így sok szempont nehezebben tudja kiátlagolni egymást. Kétkörös értékelés: kihúzzuk azokat a szempontokat, amelyekben az első körben az egyes megoldások közel azonosan teljesítettek. A második körben csak a megkülönböztető szempontokat súlyozzuk.(kevesebb krit.- nagyobb kül.) Alaposan elemezzük és széthúzzuk a beválások valószínűségét (p). Pl. 0-100 közötti skálát használunk.

Összehasonlítások javítása Nem követjük el a hibákat! A megfelelő szinte és NEM a megoldással, tünettel definiáljuk a problémát. Nem felejtünk ki lényeges kritériumokat. Mindet felvesszük, csak legfeljebb s=0 lesz! Szisztematikusan számba vesszük a lehetséges megoldásokat. Szisztematikusan értékeljük őket.

Összehasonlítások Sem szükség, sem lehetőség nincs arra, hogy mindig a fenti bonyolult modellt használjuk. Idő- és energiaigényes Minimális követelmény azonban az összehasonlításnál, hogy minden releváns szempontot minden szóba jöhető alternatívára alkalmazzunk, ezzel elkerülhetjük az elfogult összehasonlítás hibát.

Adatok Adatnak szokták tekinteni a közvetlenül megfigyelhető vagy mérhető tényekre vonatkozó megállapításokat Két okból fontosak: Gyakran érvelünk rájuk támaszkodva és belőlük kiindulva. Ráadásul, amikor a premisszák adatokat tartalmaznak, akkor a premisszák igazságában és megbízhatóságában ritkán kételkedünk. (Adatok hatása: Kiss Ádám földrajz érettségi: Hány köbméter fát termel ki az USA egy év alatt? 3.477.249.515-6 Úúúúgyvan.) Már ahhoz is érvelési eszközök kellenek, hogy egyáltalán adatokhoz jussunk.

A bolgár látnokasszony jóslatai Manga jóslatainak több mint 80 %-a megvalósult. https://www.youtube.c om/watch?v=shry6v514 di 03:08-03:52

Értelmetlen adatok hibája A haj 15%-kal dúsabbnak hat. Probléma: Nincs pontosan meghatározva, hogy mit jelent az, hogy a haj dúsabbnak hat. Hogyan lehetne ezt lemérni? Hogyan lehetne számszerűsíteni azt, hogy dúsabbnak hat a haj?

Értelmetlen adatok hibája A korrupció egy év alatt 70 %-kal csökkenne, ha a becsületes emberek a sarkukra állnának és fellépnének a korrupt politikusokkal szemben. Mit jelent az, hogy a korrupció csökkenne? Csökkenne a korrupciós ügyek száma? Vagy: Csökkenne a korrupt módon megszerzett javak összesített értéke? Mit tekintünk korrupciónak? Megvesztegetést, vagyis csúszópénz átadását egy politikusnak? Gyanús közbeszerzési eljárásokat? Túlszámlázást? Irreálisan magas végkielégítéseket? Milyen feltételek esetén kellene tapasztalni a csökkenést? Hogyan lehet ellenőrizni, hogy mi történne, ha a becsületes polgárok (kik ezek?) sarkukra állnak és fellépnek a korrupció ellen? Honnan lehet megtudni, hogy most mennyi a korrupció, és mennyi lenne? A korrupciós ügyek nagy része felderítetlen.

Értelmetlen adatok hibája Itt nem az adatokból levont általánosítás hibájáról van szó, hanem magukkal az adatokkal van a baj. Értelmetlen adatok hibája: A számadattal jellemzett kifejezések homályosak, illetve többértelműek. Nincs meghatározva mit értünk az adott fogalmon, így nem lehet mérni, és pontos számadatot hozzárendelni. Egy statisztikai adathoz egyértelműen és világosan meg kell határozni azt a jellemzőt, amit vizsgálunk és meg kell mondani, hogy az milyen módon mérhető, számszerűsíthető. A matematikai adat pontosságával és hitelességével akarunk világosnak, egyértelműnek és elfogadhatónak feltüntetni egy homályos állítást, és erősnek láttatni egy gyenge érvelést.

Adatok mint a meggyőzés eszközei A magyarok 80%-a, még ha esetleg nem is vallja be magának, bevezetné a halálbüntetést. A feleségüket megcsaló angol férfiak szeretőinek 40 %- a más férfira gondol szex közben. New Yorkban 8 millió patkány él.

Hozzáférhetetlen adatok hibája A probléma itt az, hogy nem tudjuk, hogyan lehetne hozzájutni azokhoz az adatokhoz, amelyek ilyen statisztikai általánosításokhoz vezettek. Így kétséges, egyáltalán elvégezték-e ezeket a méréseket, és kérdéses, mennyiben bízhatunk meg ezekben az adatokban.

Hozzáférhetetlen adatok hibája A magyarok 80%-a, még ha esetleg nem is vallja be magának, bevezetné a halálbüntetést. Ha valaki magának sem vallja be, hogy mit gondol, és mit akar, akkor nem hihető, hogy egy kérdezőbiztosnak elárulja. Ilyen adathoz nem lehet hozzáférni. A feleségüket megcsaló angol férfiak szeretőinek 40%-a más férfira gondol szex közben. Honnan tudjuk, hogy kik csalják meg a feleségüket? És kik a szeretőik? Nem tudjuk megkérdezni őket. Továbbá nehezen hihető, hogy ilyen kényes és intim dolgot bárki is eláruljon.

Hozzáférhetetlen adatok hibája New Yorkban 8 millió patkány él. Probléma: Kétséges, hogy hogyan jutottunk ehhez az adathoz. A patkányok szívesen bújnak nehezen hozzáférhető helyre, a számolás alatt mozoghatnak stb. Elvileg nem lehetetlen ehhez az adathoz hozzájutni. Azonban New York patkányainak pontos megszámolása nagyon költséges, bonyolult, és bizonytalanságokkal teli eljárás. Továbbá kétséges, hogy efféle teljesen haszontalan adatgyűjtést valaha is elvégeztek.

Hozzáférhetetlen adatok hibája Hozzáférhetetlen adatokról beszélünk, ha az adat gyűjtése nem lehetséges, vagy elvileg ugyan lehetséges, de nem valószínűsíthető, hogy az adatgyűjtést tényleg elvégezték. A hozzáférhetetlen adatokkal hitelesebbnek tüntetik fel az állítást, és így az érvelés is meggyőzőbbnek látszik. Az állítás a tudományosság és a megbízhatóság látszatát kelti, ellenőrzött és megalapozott tudományos ismeretnek tünteti fel magát. Meg kell vizsgálnunk, vajon 1. Lehet-e ilyen adatgyűjtést végezni? 2. Ésszerű-e azt gondolni, hogy tényleg elvégezték az adatgyűjtést?