世界上所有的争论都是有价值的（当我们在争论的时候）

为什么人和人之间会有争论？

有人说这很简单啊，人和人之间的看法不一样，所以就会有争论啦。这是一种解释，但是，这还不够。想要更深入地理解这个问题，我们需要搞清楚三个概念：

事实

观点

立场

很多时候，人们之所以有争论就是对这三个概念没有理解清楚。

一、事实

所谓的事实，指的是现在就能用客观方法证实的陈述。举个例子。小马今年的业绩很好。这是不是事实？不好意思，这不是。小马今年的销售额是1500万。这是事实。卖得好，这是你的观点。搞清楚什么是事实，什么是观点，这是每个现代人的基本功。基本，但是并不简单。就像上面的例子，经常会有人将事实和观点混淆，由此吵得不可开交。

有的事实很简单，比如当前的室外温度是零下5度，围棋棋盘上有361个交叉点。有的事实就不那么明显了。比如我们经常可以看到的一个例子说，一个圆柱形，从上面看是个圆形，从侧面的投影看是个长方形。有时候我们看到的只是部分的事实，就像经典故事中的盲人摸象。

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还有人会故意用事实对我们进行误导。比如某品牌在进行宣传的时候说，我们的产品0蔗糖，这会让人产生一种该产品不含糖的错觉。在食品行业中，“糖”是指所有的单糖、双糖4，例如，葡萄糖（单糖）、果糖（单糖）、蔗糖（双糖）、乳糖（双糖）等【1】。

有时候是我们自己在选择事实。现在有个词叫做信息茧房，说的是人总会倾向于去看自己感兴趣的、自己喜欢看的内容。那些不被我们喜欢的事实，会有意无意地被自己屏蔽掉。

事实，是我们构建自己的知识和认知体系的基石。

这里的关键点是，你认为的事实是从哪里来的。是隔壁张大妈说的，是广播上听到的，是在网上浏览时看到的，是自己认识的某个人亲身的经历，还是学术论文期刊上报道，或者是当前科学共同体的共识，这有本质上的区别。从哪里寻找事实，或者选择相信什么是事实，考验的是现代人的认知能力。

二、观点

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图片来自网络

观点，是主观的判断。今天零下5度，这是事实，你觉得很冷这是观点。有个从漠河来的游客说，今天暖和极了，这是他的观点，没毛病。

你的观点来自你的主观判断，有时候这是基于事实的（就像上面的例子），有的时候没什么依据，就是主观的判断而已。这朵云很漂亮，好看就是你的主观判断而已。

“你的知识结构、你掌握的信息，以及你的思维模式决定了你的观点。”

—— 刘润《底层逻辑》

很多时候，一个人的观点是这个人的集合，他的过往经历、他学到的知识、他掌握的信息、他的原生家庭，甚至还包括他的基因。

那，到底哪些表述是观点呢？

比如价值判断。这朵蓝色的花很好看，这是观点。

个人的喜好和感受也是观点。网上流行的豆腐脑甜咸之争就是一个典型的例子。天津人去北京看到有的卖煎饼果子的居然给里面放火腿肠，说这是邪教。陕西人说凉皮里不能放麻酱，这也是观点。

建议也是一种观点。这本书我建议你去看英文原版的，这是我的建议，也是我的观点。

对未来的预测也是观点。除非逻辑上严格的确定，否则就不能称之为事实。也就是说，对存在不确定性的未来的推测，就是观点。中国将成为世界上最大的经济体；小张和小马的感情那么好一定会结婚，这都是观点。

有一种说法：观点无对错。这是一个需要小心对待的观点。

首先，观点来自于个人对事实的看法。有时候，我们的观点有问题是因为我们接收到的事实就是有问题的。就像上面的那个蔗糖的例子，我们认为不添加蔗糖的食品是健康的食品，这个错误的观点是因为我们混淆了糖和蔗糖的区别。

其次，当我们说观点无对错的时候，会放松对自己思维逻辑严密的要求。这也对，那也对，好好先生。你说了，喜欢甜豆腐脑是个观点，喜欢咸豆腐脑也是个观点，都是个人爱好，那谁对？真正更好的观点是人们对口味的喜好很多时候是来自生活习惯。

再者，自己的观点会影响自己的行动选择，所以更要认真地对待自己的观点。

那，问题来了，我们该如何形成自己的观点？

有个方法叫做贝叶斯方法。

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贝叶斯方法（图片来自网络）

贝叶斯方法是一个被广为推崇的世界观，更确切地说是方法论。贝叶斯的基本逻辑是：观点随着事实发生改变。如何变？定性的看，大的事实发生，那就对观点进行大的修正；小事实就小修正。定量看，贝叶斯方法有一套基于概率的数学方法。结合逻辑论来看，贝叶斯方法是归纳法，是通过结果推测缘故的方法。从一个起点出发，不断加入事实不断修正缘故的方法。

每个人都有自己的观点，观点是一种概率问题。比如，当你说好人一生平安的时候，其实说的是一个概率问题。这个概率决定了你是不是相信这个观点。信是1，不信是0，可是大部分的事情我们都是在1和0之间的，那该如何测试到底是离1更近一些，还是离0更近一些呢？概率论的方法可以解决这个问题。

我们先来定义一下相信的程度问题。我们对某个假设的相信程度，用概率符号表示就是：P(假设)。完全相信是，P(假设)=1；完全不信时，P(假设)=0。比如，P(假设)=90%，那就是很相信了。P(假设)=10%，不靠谱啊。

举个例子，在销售会议中，销售经理问销售工程师，这个销售机会你能拿下吗？销售工程师说：所有环节都搞定了，这个销售机会手拿把攥，没问题。那么，这个销售工程师的意思是P(拿下销售机会A)=1。

一周之后，再开销售会议的时候，销售经理问销售工程师，销售机会A怎么样了？销售工程师说：客户负责这个销售机会的一位采购人员换人了，但是问题不大，我们沟通过了，他对我们还是比较满意的，只是对货期方面还有一点顾虑。这时，这位销售工程师的意思是P(拿下销售机会A)=90%。

新的变化产生了，需要判断这个新的变化对我们的假设会产生什么样的影响。用概率来表示上面的场景，就叫做条件概率。表示为：P(假设|证据)，P(A|B)。意思是，当B为真时，A发生的概率。上面的那个例子中，B就是新的采购对我们的货期有点顾虑，但是总体还是满意的。

所以咱们要算的是一个逆概率，这要怎么算呢？这就是贝叶斯的方法。

销售工程师小王在跟踪一个B2B销售机会，现在客户方面有一位主管技术的工程师表示支持小王，那，请问小王最后真的可以拿下这个销售机会的概率有多大？

让我们试着用贝叶斯方法来计算一下。我们用A来表示这个销售机会最终被小王拿下了，这是假设。用B来表示一位主管技术的工程师表示支持小王，这是证据。那么，用概率表示就是P（A|B）。

根据贝叶斯方法，我们需要P(A),P(B)和P(B|A）。在有新的证据之前，P（A）就是小王同学拿下一个销售机会的概率。比如，小王上一年一共跟踪了100个销售机会，其中做成了20个，那么P（A）=0.2。P（B）指的是这位技术工程师支持小王的可能性。参与这个销售机会的公司一共有4个，这位技术工程师只能在这4家公司中选一家，那么P（B）=0.25。P(B|A）是什么意思呢？就是这家公司按照这位技术工程师的意愿进行选择的统计比率。比如这家公司一共做了100个项目，其中这位技术工程师支持的公司最后真的胜出的有45次，那么P(B|A）=0.45。按照贝叶斯方法计算，P（A|B）=【P(B|A）/P（B）】*P（A）=（0.45/0.25）*0.2=0.36=36%。也就是说小王这个销售机会的成功率大概略高于1/3。

P(B|A)/P(B) 也被称之为似然比。在医学上，用似然比来反应有病的人中得出某一检测结果的概率和所有人群样本中得出这一检测结果的比例。从定性的角度看，似然比就是“新证据”，P(B)就是我们之前的“老观念”，P（A|B）就是我们的新观念。

贝叶斯公式可以理解为：

P(假设|证据) = 似然比 * P(假设)

再抽象一下就是：

新观念 = 新证据 * 老观念

这就是观点随事实发生变化的逻辑。

上面的公式可以帮助我们更好地理解，为什么看到了同样强度的证据，人们更新之后的观点还是有很大的不同。原因就在于老观念的不同。同样给你一瓶矿泉水，口渴的人开心坏了，不渴的人没啥感觉，在厕所门口排队的人还不得瞪你几眼啊。

贝叶斯方法的本质是，保持一个开放的心态，用新的证据修正自己的观念。

这对我们的启发是：

首先，我们需要不断地打磨自己的脑海中的概念，让其变得清晰、准确和必要。

然后，最关键的一点是要对自己诚实。这样当新的证据来临的时候，我们才能深入地研究，找到本质，而不是焦虑、挫败、漠然，或者将其合理化。

三、立场

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立场指的是被位置和利益影响的观点。

这个人到底有没有犯罪，那要看你是这个人的辩护律师还是对方的律师。这或许是对立场最精妙的类比了。开会的时候，在讨论明年的预算。你的利益决定了你必须据理力争为你的部门拿到更高的份额。你是位销售，你必须告诉客户选择你们的产品是他们最佳的选择。辩论的时候，你被分到的“一屋不扫可以扫天下”组，做不好小事也能做好大事就是你的立场。

你可以质疑一个人的观点，但是立场，还是算了吧。一场足球比赛，你支持你的地方球队，这是你的立场；旁边的哥们不同意，结果呢？搞不好就动手了。

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