8 Types de cherry picking

Le cherry picking est un processus de pensée ou un argument qui sélectionne les preuves qui soutiennent votre cas tout en ignorant les preuves tout aussi fortes qui invalident votre argument. Le cherry picking peut être involontaire et conduire à un raisonnement erroné. Il peut également s’agir d’une tentative délibérée de persuasion et d’influence. Les exemples suivants sont donnés à titre d’illustration.

Biais de confirmation

Recherche de preuves qui soutiennent vos idées sans chercher de preuves qui pourraient contredire vos idées. Par exemple, un individu pense que l’huile essentielle de lavande pourrait être un remède contre le rhume. Pour le confirmer, elle cherche « lavender cures colds » et trouve 10 pages Web qui vendent l’idée que la lavande est excellente pour les rhumes. Cette recherche est conçue pour ignorer les milliers de pages web plus autorisées qui énoncent les traitements les plus connus pour un rhume.

Bulle de filtrage

Concevoir votre consommation d’information pour éviter toute information qui entre en conflit avec votre vision du monde. Par exemple, un individu qui ne lit que des journaux conformes à une idéologie politique particulière et ne suit que des personnes dans les médias sociaux qui pensent à peu près comme lui. Une bulle de filtrage est essentiellement un outil de sélection sélective, car vous êtes alimenté en informations unilatérales sur une base continue.

Suppression de preuves

Un argument qui choisit des informations pour soutenir une affirmation tout en ignorant les informations pertinentes qui contredisent l’affirmation. Par exemple, affirmer qu’une nation est plus riche qu’une autre parce que le taux d’accession à la propriété est plus élevé tout en ignorant une mesure importante comme le PIB par habitant.

Argument unilatéral

Un argument unilatéral, également connu sous le nom d’empilement de cartes, est un argument basé sur de multiples faits choisis au hasard. Par exemple, soutenir qu’une ville particulière est un endroit terrible en utilisant uniquement des faits négatifs sur la ville et en excluant les positifs évidents.

Preuves anecdotiques

Utiliser des preuves spécifiques plutôt que des preuves générales plus solides. Par exemple, prétendre que la criminalité s’aggrave et donner des exemples de quelques crimes tout en ignorant une statistique générale selon laquelle les taux de criminalité ont diminué de manière significative depuis plus d’une décennie.

Citation hors contexte

L’utilisation d’informations justificatives que vous présentez hors contexte. Par exemple, un argument de pseudo-science qui cite des études scientifiques d’une manière qui contredit les résultats réels des études. Cela réduit la science à une série d’extraits sonores tout en ignorant le contenu réel des études citées. Par exemple, une étude peut commencer par une déclaration générale indiquant qu’il y a des raisons de penser qu’une plante particulière peut traiter une affection cutanée. Cette déclaration peut être citée par des sites web faisant la promotion de cette plante. Cependant, l’étude poursuit en affirmant que les résultats suggèrent que l’herbe n’a pas le moindre effet sur cette affection.

Fausse dichotomie

Prétendre à tort qu’il n’y a que deux choix dans une situation particulière. Par exemple, « soit vous voulez la sécurité, soit la vie privée, vous ne pouvez pas avoir les deux ». Il s’agit d’une forme forte de cherry picking qui choisit des options et affirme ensuite qu’aucune autre option n’existe.

Analyse univariée

Une analyse basée sur une seule variable qui ignore les autres variables évidentes qui influencent également les résultats. Par exemple, une banque qui examine son écart de rémunération entre les sexes sans contrôler des facteurs tels que le niveau d’éducation, la localisation, l’expérience, le type d’emploi et les heures travaillées. Une analyse multivariée est généralement plus précise dans toute situation où plusieurs facteurs influencent les résultats. Toutefois, les facteurs que vous choisissez influencent considérablement votre analyse. En sélectionnant les facteurs, vous pouvez souvent façonner les résultats. C’est l’une des raisons pour lesquelles les statistiques sont souvent utilisées pour induire en erreur.

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