我们经常会遇到针对一件事，出现多种不同观点的时候。
每个观点看起来都是对的，我们应该信哪个呢？
比如，当我们要挑选一个电子产品的时候，网上有好多同类产品的介绍或评测，
到底哪些介绍是虚假宣传，哪些评测又是业界良心呢？
又比如，发生了某件热点新闻的时候，有好多人评论，我们应该相信哪家所言呢？
或者这条新闻本身是否背后也有人在炒作呢？
有些人从小就很有主见、很有自信，自身观点很难受他人影响，除非有人能说服他们。
而我不是这样，我很喜欢琢磨 “对方为什么会有这样的想法”，所以很乐意信任别人的观点，
所以，当各种不同的观点汇聚到一起时，就会经常性的发生 “反噬”，它们会打起来。
每天都在进行的这些 “观点碰撞” 曾一度让我非常痛苦，我不知道到底自己的想法到底应该安放在哪里。
于是，我在多年的 “斗争” 中总结下来的一套 “组合拳”，这些 “组合拳” 让我看清自己是 “如何判断哪个观点是对的”。
开放式思维：把观点看做有用信息来存储，而不是只挑选正确的；什么都有用，就算现在看来是错的
论点与论据的关系：论证的目的是为了证明；论据是为论点服务的
观点与事实分离：事实是与个人无关的，观点是人的主观判断；同一事实会产生不同的观点
前提式思维：有什么样的前提条件，就有什么样的结论；不看结论看前提
科学方法：调研、提出假设、落地应用、验证假设；循环往复
样本偏差：样本缺乏代表性，会影响我们的判断；我们看到的是别人想让我们看到的
问题与方案：我们是为了解决问题，还是为了推行方案；方案并不唯一，总是可替换的
相信别人的方式
思维要不要开放，这是一个问题，我们是可以选择的。
封闭式：我不相信任何人的观点，除非他证明这是对的
开放式：我相信任何人观点，除非有人证明它是错的
以上 “封闭”、“开放” 是我随意标的，指的是新观点进入我们脑海中的难易程度，并无褒贬之意。
采用 “封闭式思维” 会错过一些有用的讯息，因为持有 “有用观点” 的人，未必有时间、有精力证明给我们看。
我们会很难相信那些没有经过证明的结论，如果它们出现在我们的认知盲区，我们就永远突破不了自己。
采用 “开放式思维” 大脑内会汇聚很多未经证明的想法，这些想法很多都是别人 “主观臆想” 出来的，
轻信这些观点，就容易活在精神的世界中，很多 “民间科学家” 就是饱受其害。
我选择了后者（开放式），因为好奇心驱使，我不想错过好玩的讯息。
值得一提，人们喜闻乐见的好品质，有时候是相斥的。我们不可能既 “坚持己见” 又 “灵活变通”。
用科学方法不断修正
自然科学用来研究世界的 “科学方法”，我认为是一项伟大的发明。
它提出了一套可执行的方法，不断的修正我们对世界的认识。
调研、提出假设、落地应用、验证假设
循环往复
任何存在我们脑子里的认识，都只是 “假设”，等待新的事实来检验。
“科学方法” 特别适用于 “开放式思维”，这两者相辅相成，不断涌入的新想法让自己的认识越来越成熟。
在软件产品的设计和开发过程中，加入数据统计，正是 “科学方法” 的一个应用，
我们通过数据埋点，通过分析用户行为数据，来验证产品经理的决策是否合理。
而不仅仅是通过行业经验。
有一种常见的思维陷阱是，“观点” 与 “事实” 不分，
在任何时候都应该保持警惕，“我这个说法只是一个观点”、“他这个说法也只是一个观点”。
既然是 “观点”，那么就没有对错，需要不断的修正和完善。
有前提才有结论
一个完整的 “观点”，应该包含两个部分：前提条件 + 结论。
然而大部分日常情景下，每次都介绍 “前提条件” 又会显得太啰嗦，因此，人们会省略 “前提条件”。
但是在思考问题的时候，这些前提条件却不能省。尤其是对同一件事实产生了两种相悖观点的时候。
在软件开发过程中，进行技术交流的时候，我们经常会讨论是 A 方案好，还是 B 方案好。
一开始大家对于前提是非常明确的，只限于当前项目当前时间段。
但讨论一段时间之后，问题就发散了，变成了 A、B 方案本身的对比。
这时候应该这样消除悖论，在 X 前提条件下 A 方案好；在 Y 前提条件下 B 方案好。
继而将问题收敛成，我们当前项目是符合 X 前提还是 Y 前提呢？
所以你问我倾向于用哪个方案呢？答：你问的是我哪个项目？
警惕样本偏差
样本偏差，又称为 “幸存者偏差”，以下是人们常听说的一个版本。
1941年, 第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。
沃德教授坚持认为：
(1)统计的样本，只涵盖平安返回的轰炸机；
(2)被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航；
(3)并非是机尾不易被击中，而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航，寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草——引擎尚好。
军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的，看不见的弹痕却最致命。
在验证自己 “观点” 在当前 “前提” 下是否正确的时候，也要谨防 “样本偏差”。
我们周边的人、事，都是跟自己紧密相关的，甚至很多讯息都是 AI 自动推送给我们的，
那些支持自己论点的 “证据” 全都聚集在我们身边，让我们没法不相信自己。
所以在做验证的时候，一定要大胆的走出自己的 “舒适圈”，做用户调研的时候，找到真实的用户，不要找熟人。
在做开发者工具产品的时候，少问开发工具的人，多问使用工具的人。
论证的严密性不重要
鲁迅先生说过：人类的悲欢并不相通，我只是觉得他们吵闹。
人们都有一种寻找共鸣的冲动，所以论点和论据通常结伴而生。
具体的说，当我们听到一个 “观点” 的时候，通常支撑它的 “论据” 也被找全了。
但显然只有支撑论据是不完整的，那些反例去哪里了呢？
答案是，反例被想要传递 “观点” 的述说者有意无意的隐藏掉了。
为了说服别人，强调某个 “观点”，有时候也只能如此。饭店不会在广告词中强调，某两道菜一起吃会很难吃。
所以在审视别人 “观点” 的时候，考察论证的严密性的时机就不太对，
或者说，坚持 “开放式思维” 的人们，就算论证不严密，也不会影响自己接受新 “观点”。
杠精们反而容易陷入 “论据不够充分” 的迷局中。其实作者只是想阐述 “观点” 而已，论据是临时凑的。
结语
上文总结了我在解决大脑中 “观点碰撞” 时的一些常用方法，这些方法本身目前还在不断的修正中。
它们能让我在保持 “开放式思维” 的同时，不至于在大脑中产生 “悖论”。
此外我认为产生任何 “疑惑” 时，不去想它并不是一个好办法，
更好的办法是，想办法让自己的思维升级，从而找到正向的认识，兼容这些疑惑。
比如，你可能疑惑研究 “技术难题” 到底有什么不对的，
那么可以研究一下经济学、团队管理、商业模式 等等，了解一下团队/部门/公司 是如何运转的。
自然就会明白，在什么时间段、投入多大精力 来研究哪些技术才是要考虑的问题。
这就是思维升级了，把一个 “窄问题” 升级到了一个 “宽泛问题” 下的特殊场景。
又比如，你很厌恶 “办公室政治”，不明白为什么人们非得搞这些，
那么不妨研究一下心理学、企业管理、中外政治 等等，了解一下 “政治行为” 的起因和解决的问题。
就会明白，我们发现的问题，其实恰恰是更高维度问题的解决方案。
这也是思维升级了，让我们看到了一个更复杂的世界，原始问题远比我们看到的更难解决。
总之，太阳底下无新事，
我们在不断成长，不断学习，不断修正，没有人会比别人更特殊。