什么样的方法论是好的？
我想，最简单的描述就6个字：可重复，可容错。
可重复很好理解，一个东西如果就发明他的人好使，其他人用都不好使，那不见得是个好的方法。比如很多人可能都听说过江湖奇人的故事，咱也不去深究你这个到底是不是真的，就算你是真的，让你教徒弟一个学不会，让你在电视直播下再耍一次你也不灵。咱们用最善意的角度，起码你这个不可重复，最多也就是个孤芳自赏。
但是你看我讲的，什么强弱假设，软硬约束，分析问题的框架，疏于查证，是不是都是你用也好使，谁用都好使，哪怕黑粉用，也好使？
但另一个可容错，其实就是很多人忽略的了。
比如说吧，我这些年写了这么多文章，绝大部分肯定是对的，但是偶尔也有事情发展和预期不一致的。但是，你说有多少人，会因为这个不一致，就觉得我这个方法论不对？基本没有吧。
为啥呢？
就咱们这一点人不存在什么饭圈问题，其实就是因为，你学会的人你也很清楚，本来就会有误差，有小概率事件，且我还有言在先。那么，偶然出一些事情跑偏了，没啥大不了。因为你知道，大部分时候，还是不跑偏的。
所以你看见没，如果我们搞错了，那就直接承认搞错了，就完了。然后把为啥这一次不符合之前的框架后的推测说给你听，基本都能说服你。
但是，你看有不少互联网上的人，他就不能错。他一定要不断维持一个神机妙算，每次都对的人设。哪怕完全错的离谱脸都打肿，也决计不能认错。一定要找各种理由硬拗，找各种借口挽尊。而且喋喋不休不依不饶，非得天天跟粉丝说：我没错；不是我无能是xx太狡猾；事后的xxx也还了我公道等等。
你想过为啥没？
这不是简单的死要面子活受罪，也不是简单的为了维持一个全能人设。这其实是方法论的问题。
如果你学过计量，我可以列一个简单的方程。
Y=AX+BZ+C*W+D*V+...+ξ
我们是承认有误差的，有小概率事件的，放在ξ里。ξ是可以很大的，有时候还是匪夷所思的。但是绝大部分时候，你根据具体情况拿到一个X，Z，W，V，得到的那个Y，和真实的Y，就是大差不差。只是有可能Y（t+n）有可能偏离比较大，但是Y（t），……Y（t+n-1）,Y（t+n+1）很可能都很准。
但是不靠谱的方法为啥就不能容错？我之前写过《20220312：阴谋论是方法论的错误》，那是因为，他一大堆都是基于弱假设一步步推的。比如你可以看看他们的框架，基本都是基于事实A推出假设B，根据假设B推出假设C，根据假设C推出假设D，逐步搞了很久最后得到一个结论。问题是你每一步都是弱假设，你最后结论谬误的可能就很大。你想想，0.999的10次方和0.9的十次方，得差多少？
你如果不善于心算可能没数。告诉你，前者还有99%，后者不到35%。
所以按照这个套路，搞对是异常，搞错才是正常的。这么搞之所以能混饭吃，其实就是个记忆偏差：大部分人你说对的后拼命宣，人印象就很深；你讲错了只要自己不认错，大部分人记性也没那么好。
那么讲这个是为了啥呢？其实就是你拿这个去检验一个人靠谱还是不靠谱，非常省事。如果对自己讲的有自信，就不怕挑战不怕检验，能正面回答。
如果检验过了，不靠谱，还是因人废言比较好。毕竟大家都很忙。
（完）
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