【超星尔雅】（逻辑与批判思维）一个推理前提假，结论错假，那么这个推理肯定是错误的-正解问答-正解网0【超星尔雅】（逻辑与批判思维）&判断题&一个推理前提假，结论错假，那么这个推理肯定是错误的作者：屁颠屁颠--&来源：正解网链接：投票0好问题烂问题同问已同问修改分享扫码分享复制网址OK了，粘贴即可！解答:1个同问:0人浏览:582次修改提问【超星尔雅】（逻辑与批判思维）&判断题&一个推理前提假，结论错假，那么这个推理肯定是错误的&&&&&提交图片把图片文件拖到这里即可上传上传完，点击「插入图片」按钮插入title插入图片图片链接:图片描述:添加取消视频title插入视频视频链接:添加取消出于安全考虑，目前正解网仅支持腾讯视频（支持 HTTPS）的视频播放页链接
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“幸存者偏差”是数据分析的常见逻辑错误，而数据又是驱动互联网的动力之一，那么互联网人应该在分析数据、决策判断时如何避免“幸存者偏差”的存在呢？一起来听听本文作者的见解吧~enjoy^_^
不管你是否听过这个词，这篇文章都会让你对“幸存者偏差”理解的更加深刻，先让我们来看几个段子：
学校组织郊游，老师问：没来的同学举个手，好，人齐了，我们出发吧！
央视记者在一辆高铁上问：您买到票了吗？买到了！您呢，您买到了票了吗？买到了！
妈妈为什么不挑食？因为她买菜的时候已经挑过了！
降落伞的电商店铺为什么都是好评？因降落伞有问题而失事的人想给差评也给不了！
这些都是关于幸存者偏差的段子，大家看完都哈哈大笑，是因为我们都太容易识别它了，然而我列出下面的案例，我们可能未必能得出正确的结论了：
1936年，美国总统大选，《文学文摘》杂志通过140万人的电话调研显示兰登会赢得大选，这个调研有多大的可信度？
在古埃及的文物中发现了莎草纸，而在同期其他地中海文明如腓尼基、古希腊、古罗马则没有发现莎草纸，能否说明该时期莎草纸在埃及应用广泛而在其他地中海文明则没有应用？
某新游戏上线一个月，游戏策划随机找了游戏中高度活跃用户进行调研，确定了游戏下一步迭代的核心方案，会不会存在致命缺陷？
某记者在网上搜出“民国小学生作文”，文采极好，于是记者总结道：现在的小学语文教育和民国时没法比啊！
事实上，以上的案例都极有可能得出错误的结论：
1936年美国大选的调查，由于是电话调查，而电话在30年代的美国还是富人的专利，而这些富人并非美国选民的随机样本，最终罗斯福而不是杂志预测的兰登当选。
古埃及的发现了莎草纸而其他地方没有，真实原因是其他三个地方——腓尼基、古希腊、古罗马气候比古埃湿润，而埃及则比较干燥，而这些莎草纸在潮湿环境中并没有保存下来。
新游戏上线一个月，有留存用户，也有流失用户，关注留存用户需求固然重要，但对于一个新游戏而言更重要的是关注那些流失用户的流失原因。
民国小学生作文之所以能流传到今天，必然是当时就是佼佼者，它是幸存者，代表不了当时民国小学生的整体水平。
在我们日常工作的决策中，幸存者偏差是如此普遍，常常在不经意中影响我们的决策与判断，那么这个概念的本质是神马？它容易在哪些情况下发生？它的作用机制是怎样的？我们如何避免它？今天的文章我们就一起来探讨一下这个问题：
“幸存者偏差”的历史
“幸存者偏差”来源于二战中一个著名的故事：
1941年，第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一，盟军的战机在多次空战中损失严重，无数次被纳粹炮火击落，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家以及统计学家组成了一个小组，专门研究“如何减少空军被击落概率”的问题。
当时军方的高层统计了所有返回的飞机的中弹情况——发现飞机的机翼部分中弹较为密集，而机身和机尾部分则中弹较为稀疏，于是当时的盟军高层的建议是：加强机翼部分的防护。
但这一建议被小组中的一位来自哥伦比亚大学的统计学教授——沃德（Abraham Wald）驳回了，沃德教授提出了完全相反的观点——加强机身和机尾部分的防护。
那么这位统计学家是如何得出这一看似不够符合常识的结论的呢？沃德教授的基本出发点基于三个事实是：
统计的样本只是平安返回的战机；
被多次击中机翼的飞机，似乎还是能够安全返航；
而在机身机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的机率极小，即返回的飞机是幸存者，仅仅依靠幸存者做出判断是不科学的，那些被忽视了的非幸存者才是关键，他们根本没有回来！
军方采用了教授的建议，加强了机尾和机身的防护，并且后来证实该决策是无比正确的，盟军战机的击落率大大降低，这就是“幸存者偏差”故事的来源。
“幸存者偏差”的本质
广义的幸存者偏差用统计学的专业术语来解释是——“选择偏倚”，即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对总体的描述出现偏倚。
统计学的简单描述是这样的：统计全集为A，观察到A的子集A1有特征X，A1为幸存者，而A另外的子集A2并没有观察到或者被人为忽略，于是判断全集A都有特征X，事实上A2的特征为Y。
用上述记者调查买火车票的案例来代入解释为：A为全体想买火车票的人，A1为已经在火车上的人，A2为想买但没买到的人，特征X为买到票，特征Y为未买到票，即幸存者偏差将一小部分显性样本代替了随机样本，从而导致了统计的偏差。
有了这个框架，我们就能从理论的角度理解这些“幸存者偏差”的具体案例了：
（1）亚裔学生案例
美国学生会发现亚裔同学在数学方面要超出其同龄孩子很多——“幸存者偏差”：能到美国上学的孩子在中国的教育水平和成长环境通常都会相对优越，要是中国的母语是英文，想必语文成绩也会优于美国同龄学生。
（2）住院研究案例
假如北京长庚医院对心脏病人住院病人的饮食习惯进行研究，从而发表一篇《心脏病与饮食习惯之间的关系》的论文，该论文是否有可信度？答案是没有！因为长庚医院为北京高端私立医院，该院病人和普通病人的饮食习惯会存在差异，同时住院的病人也并非能代表所有病例（不住院就已经去世的、住不起院的等等），事实上，排除这些干扰因素是现代医学研究的基本准则。
（3）健身房案例
我每周一三五中午都会去公司的健身房，这个习惯坚持了很长一段时间，然而有一段时间我一度沮丧——因为我发现公司健身房的同事基本上身材都比我好，这其实就是典型的“幸存者偏差”——那些健身房的人身材好当然是大概率事件，身材不好也不锻炼的人通常很少去健身房。
（4）章鱼保罗案例
2010年世界杯最大的明星不是来自某个球员，而是来自德国奥博豪森海洋馆的章鱼”保罗“，它神奇地连续7次百发百中地预测了世界杯德国队的比赛结果，章鱼保罗成为那个夏天世界媒体热情追逐的对象，然而事实上它就是一次典型的”幸存者偏差“，那年夏天其实有很多动物都参与了世界杯的预测：菲律宾的猴子、墨西哥的羊驼、非洲的大象、保加利亚的奶牛甚至还有中国的熊猫，只是因为这些动物预测失败了于是并没有媒体报道，而章鱼保罗成为那个幸运儿。
在以上四个案例中 ——
全集A分别为：中国的所有孩子、所有心脏病患者、我公司的所有同事、预测世界杯的所有动物；
幸存者A1分别为：有条件去美国念书的孩子、在长庚医院的心脏患者、去健身房的同事、章鱼保罗；
特征X分别为：数学好、饮食独特、身材好、预测准；
特征Y分别为：数学平庸、饮食正常、身材一般、预测不准。
这就是“幸存者偏差”的分析框架。
警惕“幸存者偏差”的滥用
很多人对“幸存者偏差”这个名词一知半解的时候，往往会造成它的滥用，在作者看来，警惕“幸存者偏差”和警惕“幸存者偏差”的滥用同样重要。
很多人看到一些媒体报道的创业“成功故事”立马嗤之以鼻——“这是幸存者偏差，不知道有多少个失败的案例呢？”，然后对成功者的方法和经验一概摒弃；
很多行贿的工作人员看到“某人行贿被抓”的新闻见怪不怪，认为这是幸存者偏差——“媒体只会报道那些行贿被抓的人，其实还有更多没抓住呢！”于是他们继续行贿。
那么“幸存者偏差”这个概念是如何被滥用的呢？还是举记者调查高铁买票的例子，明白“幸存者偏差”理论，只能让我们明白——”记者在高铁上进行调查来判断所有人都买到票”这种方法是不科学的。
注意——它并不能直接推断出”所有人都买到票”这个结论一定是错的，因为剩下的人有没有买到票这一信息——我们不知道：春运的时候我们能根据常识判断他们可能买不到票，但平时的高铁，基本上是想买到票的人都能买到票，因此，直接判断“肯定有人没买到票”就属于“幸存者偏差”的滥用，错误的反面不一定就是正确。
从统计学的角度我们来看我们是如何滥用幸存者偏差的——我们观察到了A1有特征X，同时我们意识到可能存在幸存者偏差，我们预先把A1定义为幸存者，于是直接判断非幸存者A2一定不会有特征X，而真相是：A2是否有特征X这个信息我们并不知道，可能有，也可能没有。
警惕“幸存者偏差”滥用非常重要，事实上前面提到的二战统计学教授沃德的故事也只是后人及其简化之后的版本，稍微思考一下就会知道，一个受过科学训练的统计学教授是不可能只凭直观判断就直接给出结论的。
事实上沃德教授关于飞机击落问题先后提交了八份不同方面的报告，其中主论文为《A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors》，即《一种根据幸存飞机损伤情况推测飞机要害部位的方法》。
这篇论文就有80多页，仅后人对他贡献的综述就有10多页，（公众号回复关键词——“沃德教授”获取论文），这位写过巨著《序列分析》的权威教授显然是对框架中A2的特征做过详细而严谨的分析才得出结论滴！
如果拍拍脑袋就能成为统计学家，那大家都是统计学家！
互联网人如何避免“幸存者偏差”？
“幸存者偏差”是数据分析的常见逻辑错误，而数据又是驱动互联网的动力之一，那么互联网人应该在分析数据、决策判断时如何避免“幸存者偏差”的存在呢？卫夕总结了三个步骤：
判断样本的随机性，即必须知道样本是否是随机的。
判断样本和剩余样本中会不会存在显著差异。
分析剩余样本数据，验证结论。
我们来看几个案例直接进行训练：
（1）微信公众号打赏案例
“卫夕聊广告”既开通了公众号也开通了微博账号“卫夕君”，这时候我发现同一篇文章在相同的阅读的情况下微信的打赏特别少，而微博则多一些，因此我起初大致判断微信粉丝的打赏意愿低于微博，直到我想起来微信的iOS用户由于苹果的政策限制目前并不能打赏之后才明白我之前的猜想是错滴，这存在幸存者偏差，于是我尝试在最近的两篇文章末尾专门加上IOS赞赏码，文章的赞赏金额果然提升了接近4倍。
在这个案例中避免幸存者偏差的标准三步为：
判断样本的随机性，即看微信公众号的打赏用户是否能代表整体？答案是否定的，因为只覆盖了安卓用户；
判断样本和剩余样本会不会存在显著差异？即安卓用户和iOS在打赏这件事上会不会存在差异？答案是：可能存在差异；
分析剩余样本数据，验证结论，即加上iOS的打赏码再次验证结果。
（2）视频网站案例
某视频网站在VIP中新上线了一部美剧，该美剧每一集的观看人数之前一直稳定，但当它播到第七集的时候，观看人数有一个相对明显的流失，运营人员开始分析认为是该部美剧从第七集开始剧情急转直下主角忽然挂掉引起的，然而当他们仔细分析流失用户的时候，发现流失的都是因为三个月前某次大规模赠送的免费会员到期引起的，只是时间正好和第七集重合而已，普通会员根本没有流失。
在这个案例中三步分别为：
判断样本随机性，即分析流失用户是不是所有会员的随机样本。答案是否定的——流失的都是免费会员；
判断样本和剩余样本会不会存在显著差异？即正常会员和免费会员有没有差异？当然有；
分析剩余样本数据，验证结论，即看正常会员是否流失。
（3）Facebook视频广告案例
2016年9月年Facebook关于视频广告数据偏差的问题变成了该公司广告历史上不大不小的负面新闻，Facebook在其官方博客中承认：其提交给广告主的数据报告中，视频广告平均播放时长的数字只统计了那些播放时长超过3秒的播放行为，也就是说，如果视频播放没超过3秒，Facebook居然就把它舍去了，很显然，广告主的平均播放时长被拉长了，因为播放时间短的压根不统计，而这一偏差居然存在了长达两年之久。
这个案例中，分析依然分为三步：
判断样本随机性——废话！3秒以下的都舍去了！当然没有随机性！
判断样本和剩余样本是否存在显著差异？废话，3秒以下和3秒以上肯定有差异！
分析剩余样本数据、验证结论。这…..就不用验证了吧！
以上的分析前提是我们需要对我们的业务进行深刻的理解，只有你深刻理解了你业务中具体重要的影响因素你才能做出正确的猜想和判断。
好了：以上就从理论到实践的角度介绍了幸存者偏差，这时候有人会问卫夕，你觉得中文互联网上哪一个平台的内容出现幸存者偏差的概率会比较大？哈哈哈，毫无疑问是知乎！我们来感受一下：
作者：卫夕，微信公众号：卫夕聊广告（ID：weixiads）
本文由 @卫夕 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自StockSnap.io，基于 CC0 协议
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1.两难推理（False Dilemma） 错谬：为多於一个答案的问题提供不足（通常两个）的选择，即是隐藏了一些选择，最典型的表现是非黑即白观点。 例子：萨达姆是邪恶的，所以美军是正义之师。 解释：世上除「正邪之争」外，还有「邪邪之争」及许多难分正邪的纷争，所以不能单以萨达姆的邪恶便认定美军是正义的。
2.诉诸无知（From Ignorance） 错谬：因为不能否定，所以必然肯定，反之亦然。 例子：没有人能证明鬼不存在，那麼鬼肯定存在。 解释：总有些事是既不能否定，亦不能肯定的。除了肯定和否定，我们还可以存疑吧！
3.滑坡谬误（Slippery Slope） 错谬：不合理使用连串因果关系。 例子：迟到的学生要判死刑。因为迟到是不用功的表现；将来工作也不勤力；不勤力导致公司损失；公司损失就会倒闭；公司倒闭会使人失业；失业造成家庭问题；家庭问题导致自杀率上升，为了防止自杀率上升，我们应判迟到的学生死刑。 解释：滑坡谬误中假定了连串「可能性」为「必然性」。比方说，迟到是否「必然」是不用功的表现？将来工作又是否「必然」不勤力？答案可想而知。例子虽然夸张，但其实许多时候大家亦会犯相同错误而不自知。
4.复合问题（Complex Question） 错谬：一条问题内包含两个无关的重点。 例子：你还有没有干那非法勾当？（你有干非法勾当吗？是否还有继续？） 解释：简单的一句提问，其实隐藏了两个问题。你给予其中一条问题的答案，并不一定和另外一条的一样。例如你有干非法勾当，但未必等於你还有继续。
5.诉诸其他支持（Appeals to Motives in Place of Support） 诉诸势力 / 武力（Appeal to Force） 错谬：以势力服人。 例子：若你不想被解雇，你必须认同公司的制度。 解释：这是以工作机会强迫员工认同制度，员工不是依据制度好坏来决定认同与否。
6.诉诸怜悯（Appeal to Pity）错谬：以别人的同情心服人。 例子：希望你接受我这个多月来天天通宵撰写的建议书。 解释：建议书的好坏，不在乎花了多少时间，而是取决於其内容，提出「多月来天天通宵撰写」只为搏取同情。
7.诉诸结果（Consequences） 错谬：以讨好或不讨好的结果服人。 例子：你若不听我的话，我便打你，不准你外出，扣起你的零用。 解释：谁愿意被打？又有谁愿意被扣零用？但这并不表示因此你要听我的话是合理的。
8.诉诸不中肯字词（Prejudicial Language） 错谬：以不中肯的字词修饰论点。 例子：凡是爱国的人都会认同订立国家安全法的必要。解释：怎样才是「爱国」？如果所订立的国家安全法是不合人道的，是违法的，难道我们还要认同吗？
9.诉诸大众（Popularity） 错谬：以被广泛接纳为理由服人。 例子：看！人人都这样说，还会错吗？ 解释：它是量化问题的一种；难道众口一词，则「指鹿可以为马」吗？
10. 一厢情愿（Wishful Thinking） 错谬：以自己单方面想法作为论证根据。 例子：因为我希望明天在户外打球，所以明天一定天晴。解释：这只表示个人愿望，并不能作推论根据。
11.改变话题（Changing the Subject） ①人身攻击（Attacking the Person） 错谬〔一〕：以攻击发言人代替攻击其论点（因人废言）。 例子　　 ：张厂长反对陈主任增加成本会计部的建议：「你当然说成本会计十分重要，因为你是会计主任。」 错谬〔二〕：由回应论点改变为攻击论点发起人的处境。 例子　　　：你竟相信那些草根阶层的说话？ 错谬〔三〕：提出「你也是！」的不恰当反问作论据。 例子　　 ：父：吸烟对健康不好！儿：为什麼你也吸？ ②诉诸权威（Appeal to Authority） 错谬〔一〕：诉诸讨论的范畴以外的权威人士。 例子　　 ：经济学家都认为爱因斯坦的相对论是不可能的。 错谬〔二〕：诉诸权威人士的个人意见。 例子　　 ：罗局长说：「学生是政府的政策下最大得益者，所以学生无权批评领导人」 解释　　 ：学生是政府的政策下最大得益者只是罗局长的说话，事实上学生是否政府的政策下最大得益者，却没有一个客观答案。 错谬〔三〕：该范畴的权威人士不是认真的回应。（例如：只是在开玩笑／喝醉。） 例子　　 ：「有香车自然有美人，ＢＥＮＺ的总公司董事长都这样说啦！」
12.匿名权威（Anonymous Authority） 错谬：匿名的权威人士使人不能确定其权威性。 例子：有位心理学家曾经说过，每人都有犯罪倾向。 解释：这位心理学家是谁？是陈志伟老师？但他没有修读心理科呢！
13.作风盖过本体（Style Over Substance） 错谬：讨论者以作风盖过事件本身使人认为其论点正确。 (因人废言的一种变奏)例子：以他一向的对人的态度，他一定不会对你好的。
14.轻率的归纳（Hasty Generalization） 错谬：用作归纳总体的样本太少。 例子：我问了十个人，有九个说反对民主党。结论：原来九成香港人反对民主党。 解释：单凭十个人论断香港七百万人？未免太轻率吧。若说访问了数万人，得出来的结果便较有说服力。
15.不具代表性的例子（Unrepresentative Sample） 错谬：用作归纳的例子不能代表其总体。 例子：叶继欢持械行劫；林过云奸杀多女；欧阳炳强纸盒藏尸。香港人肯定有杀人倾向。
16.不当类比（Weak Analogy） 错谬：以两件不相似的事件／事物作类比。 例子：他对朋友这麼好，对女朋友一定很好呢。
17.懒散的归纳（Slothful Induction） 错谬：否定归纳得出来的恰当结论。 例子：即使有万多个实验证明化学物质影响我们的感觉，我就是不相信。
18.排除证据谬误（Fallacy of Exclusion） 错谬：故意把重要的证据隐藏，以得出不同的结论。 例子：秦始皇修长城，却匈奴，统一文字度量，为中国建立国家规模，确是明君。解释：他的暴虐又应如何看待？
19.统计三段论的谬误（Fallacies Involving Statistical Syllogisms） ①例外（Accident）错谬：以概括情况加诸应有的例外情况。(由普遍推出个别)例子： 政府法例规定，行走此公路的汽车最高时速为七十公里。所以即使载著快要生产的产妇，亦不可开得快过七十公里。解释：法律不碍人情呢！②相反的例外（Converse Accident） 错谬：以例外情况加诸应有的概括情况。(由个别推出普遍)例子：我们准许濒死的病人注射海洛英。基於人人平等，也应让其他人注射海洛英。
因果的谬误（Causal Fallacies） ①巧合谬误（Coincidental Correlation） 错谬：以个别情况肯定某种因果关系。 例子：希希吃了一种药，出现过敏反应。因此，希希认为这种药必然导致过敏反应。 解释：希希遇到的只是个别例子，不能因此论断该药必然导致过敏反应。 ②复合结果（Joint Effect） 错谬：当两件事都为某原因的结果时，以一事为另一事的原因。 例子：记者报导离乡背井的战争难民中的一家人：「他们因为房子被炮火所毁而逃到这里。」 解释：炮火导致这家人的房子被毁及离乡逃难；房子被毁并不导致这家人离开原居地。 ③无足轻重（Genuine but Insignificant Cause） 错谬：举出无足轻重的次要原因论证，遗漏真正的主因。 例子：吸烟使香港空气质素每况愈下。 解释：导致香港空气质素差的主因是交通公具的废气和天气情况。 ④倒果为因（Wrong Direction） 错谬：颠倒事件的因果关系。 例子：癌症导致吸烟 解释：吸烟才是癌症的原因。 ⑤复合原因（Complex Cause） 错谬：只指出多个原因中的其中一个为事件主因。 例子：你一日到晚都只是玩游戏机而不温习，难怪你考试成绩那麼差。 解释：除了玩游戏机而不温习外，还有其他原因，例如考试期间一时大意或者试题太难，但它们和玩游戏机一样，不一定是主因。
21.论点缺失谬误（Missing the Point） ①乞求／窃取论点（Begging the Question） 错谬：以假定正确的论点得出结论。 例子：我知道有上帝，因为《圣经》是这样说，而《圣经》是不会错，因为它是上帝写的。 ②不恰当结论（Irrelevant Conclusion） 错谬：提出作支持的论据主要支持其他结论。 例子： ③稻草人谬误（Straw Man） 错谬：扭曲对方论据以攻击之。 例子：进化论说人是由猩猩演化而来。 解释：进化论只是说人和猩猩有共同祖先。 ·
含糊不清谬误（Fallacies of Ambiguity） ①含糊其辞（Equivocation） 错谬：使用有多於一个含义的字眼。例子：甲：喇叭中学又发生学生殴斗事件。乙：噢！是九龙那所吗？甲： &%^%$&%$#...解释：甲这里没有表明是新界喇叭，使乙误会成九龙的喇叭书院。 ②模稜两可（Amphiboly） 错谬：句子结构含多种解释方法。 例子：下雨天留客天留我不留。③重音谬误（Accent） 错谬：以重音强调某字眼或字句，达致其他意思。 例子：难道你这个黑人可以在我们白人议会说话吗？
类目错误（Category Errors） ①构成谬误（Composition） 错谬：以总体的某部份符合某条件推断总体均符合某条件。 (由个别推出普遍)例子：热火队奥尼尔的身裁如此厉害，热火队的身裁亦一定如此厉害。解释：奥尼尔是一位球员，但谁人叫热火队？②分割谬误（Division） 错谬：以总体符合某条件推断总体的所有部份均符合某条件。 (由个别推出普遍)例子：热火队奥尼尔的身裁如此厉害，热火队的其他队员身裁亦一定如此厉害，例如积逊威廉斯。解释：他们的身裁是小巫见大巫之别呢！
不根据前题的推理（Non Sequitur） ①肯定后件（Affirming the Consequent） 错谬：所有依此结构的推论：若A则必定B；B，所以便A。 例子：如果他在中环，他一定在港岛。因此如果他现在在港岛，他一定在中环。 解释：在港岛不一定要在中环，可以在金钟、湾仔、铜锣湾等。因港岛包含了以上各项。 ②否定前件（Denying the Antecedent） 错谬：所有依此结构的推论：若A则必定B； 非A，所以非B。 例子：如果他在中环，他一定在港岛。因此如果他现在不在中环，那麼他一定不在港岛。 解释：不在中环，也可以在金钟、湾仔、铜锣湾等。因港岛包含了以上各项。 ③前后矛盾（Inconsistency） 错谬：断言两件矛盾的事件都正确。
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归谬法是指为反对错误观点，先假设这个观点是正确的，由此推论得出荒谬结论的论证方法。仿照下面
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归谬法是指为反对错误观点，先假设这个观点是正确的，由此推论得出荒谬结论的论证方法。仿照下面的示例，另写一句话。要求：符合归谬逻辑，句式基本一致，语言简洁明了。例句：如果作品水品越高，知音越少，那么谁也不懂的东西就是世界上的绝作了。
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